AI算力芯片那些事儿

摘要：1．相比于ASIC芯片，GPGPU具有更强的通用性。主流的AI加速芯片市场上，GPGPU占到90%的市场份额。2．传统的小体量模型依赖CUDA，因此GPGPU更加合适，而大模型对于CUDA生态的依赖小，因此GPGPU和ASIC的差距不明显。但是国内的大模型训练目前只有GPGPU可以完成，ASIC还不够成熟。3．第一梯队的海光芯片（深算1号）可以运行通用的大模型，只是效率比较差。第二位应该是华为的昇腾910，但是只能运行华为自己优化后的大模型。寒武纪只能运行大模型的推理。景嘉微不属于这个市场。沐曦的C100预期性能对标英伟达的H100，壁仞的BR100受到了美国商务部的限制。目前最值得期待厂商的是沐曦。4．AI芯片的硬件门槛不高，软件门槛较高。在几个核心专利中国内都没有积累，因此会受到美国限制。5．如果英伟达新品发布节奏不变，国内外的差距很可能逐渐增大。6．GPT-3，openai训练使用了1万张A100，训练了14.8天左右。每个用户的请求需要5张A100来推理。GPT-4估计大约需要2万-3万张A100，训练一个月左右的时间。这些比例都是线性的。7．假设十个大厂要做大模型，可能每家需要2000片A100，换算到国内芯片再乘上一个参数，比如1.5-2，大概是3000-4000片，那么十家就是3万-4万片。但是前提是产品具有充足的稳定性。8．国内模型品质差，数据集不足，并且算力与海外相差甚远。9．AI算力芯片折旧一般2-3年，最长不超过5年。从2019年开始，算力需求每10个月会翻一番，产品更新迭代很快。10．国内几家头部互联网厂家都向英伟达下了1.5万-1.6万的A800和H800订单，每家的金额在十几亿美金左右。大概保证在2024年能有足够的产能。11．中文没有逻辑对应的语义库，厂商之间数据不互通，并且存在一定问题。交流正文：Q：GPGPU和ASIC芯片在AI算力中分别承担什么样的角色？A：早期开放框架基于GPGPU架构实现，因此软件生态更为成熟，对于初级客户来说，上手使用更加方便。GPGPU的通用性也更好，架构更加适合AI中针对模型的训练以及针对通用模型的部署。对于ASIC芯片来说，如果客户对于模型有深度的研究，也有能力对模型进行特殊的定制化处理，那么ASIC芯片的产品和解决方案有更高的性价比。ASIC芯片由于模型中特殊算子、特殊结构已经完成了硬件的固化，因此对于一些较大的改动，或是一些与硬件架构强相关的计算来说，可能会存在一定的限制。总体来说，如果模型已经比较成熟，改动都在有限的范围内，那么IC芯片具有更高的性价比，但如果是一个初步的模型，未来需要不断地演进和完善，那么GPGPU是更合适的。Q：市场上主要关注的AI算力芯片，尤其是海外厂商，如英伟达，都是GPGPU吗？A：对，市场上主流的AI加速设备，GPGPU大约占了90%的市场份额，剩下的10%是一些FPGA、ASIC类的产品。Q：如果换一个角度理解的话，我们现在所处的阶段还不成熟，所以更适合通用性强的GPGPU，如果发展成熟之后，才会需要更多的ASIC芯片。A：这分为两部分解释。第一，传统的AI相对于目前的大模型来说，可以称之为是小模型的AI，比如早期的CV算法（人脸识别、语音识别、自动应答），这些模型的体量很小。而这个时期的模型很多都是基于英伟达的CUDA生态开发的，使用的框架（如PyTorch、Tensorflow）只是利用了一部分，还有一部分是直接调用CUDA的，这个阶段GPGPU是最合适的。如果现在客户的主营业务还是在这个层面上，那么GPGPU会更加适用。第二，如果客户模型已经基本固化，不会发生大的变化，那么在这种情况下可以采用ASIC，ASIC芯片可以针对它原有的模型做深度的定制化。但是大模型有一定的区别，大模型更加依赖框架，比如Tensorflow和PyTorch，而对于CUDA生态的依赖非常小，在这种情况下，GPGPU和ASIC的重要性的差距就变得很小。这个时候，用户更加关注芯片对于框架的支持和性价比，不存在CUDA产生的影响。Q：国内的大模型主要使用GPGPU还是ASIC？A：目前能运行大模型训练的只有GPGPU，如英伟达的A100、A800、H100、H800，效率也是最高的。目前ASIC没有大规模的部署，很多ASIC的厂家集中在国内，这些厂商处于早期的阶段，产品不够成熟。但是在一些场景中，我们经过测试发现，ASIC支持大模型的效率高于GPGPU。Q：国内的厂商，寒武纪、景嘉微、海光和昇腾，性能达到了海外什么层级的水平？A：第一，景嘉微。我们认为景嘉微不是做AI芯片的厂商，景嘉微的产品目前只能用于图形处理、图像渲染，未来可能能实现光线追踪。目前景嘉微最好的JM9系列产品，大概达到英伟达GTX1050的水平，只能算入门级GPU。第二，寒武纪。寒武纪最好的产品是思元590，这款产品在文心一言中有小规模的部署，大概几百件，并且也只是文心一言中众多业务场景的一小部分，没有实现大规模部署。我们认为寒武纪的产品只能用于大规模推理中的一小部分场景，还不能做大模型训练，还有许多需要弥补的地方。第三，华为昇腾。华为昇腾只能用于华为自身生态中的大模型业务，通用性差。比如昇腾不能做GPT-3，因为昇腾910不支持32位浮点，而目前大模型训练几乎都要使用32位的浮点，所以华为昇腾芯片只能利用华为开发的框架（如MindSpore），在加上优化好的大模型，比如盘古CV。任何公开模型都必须经过华为的深度优化才能在华为的平台上运行，而这部分优化工作华为还没有开始，所以我们现在认为华为只能运行自己闭环的大模型产品。第四，海光信息。海光的深算1号可以运行大模型，目前正在开发深算2号。深算1号相当于英伟达的P100的水平，但是性价比低，即便在openai最早训练GPT-3的时候，也采用了V100芯片。此外，海光还存在迭代问题，因为海光只拿到了AMD第一代GPGPU的授权。Q：P100相当于那一年的产品？A：大概是2014-2015年的产品。Q：目前海光是可以排在第一梯队吗？A：对，海光的芯片可以运行通用的大模型，只是效率比较差。第二位应该是华为的昇腾910，但是只能运行华为自己优化后的大模型。寒武纪只能运行大模型的推理。景嘉微不属于这个市场。Q：其他AI芯片厂商有什么比较重要的吗？A：沐曦，今年6月会发布第一款AI训练产品C100，但是还需要经过一些内部的调试、软件适配等，预计在今年年底会对外发布。目前来说，从公布的性能指标来说，C100接近于英伟达的H100的水平。壁仞，最早的一代产品BR100，本身指标是对标H100的，但是由于美国商务部的禁止条款，壁仞必须把互联带宽降低一半，因此产品要重新设计，影响产品进度，并且性能也受到了影响。目前BR100还在内幕测试过程中，距离真正的批量使用大约还需要半年的时间。天数智芯的芯片只能勉强做大模型推理。百度的昆仑芯只能勉强用于大模型推理，并且是基于Paddle平台的，通用性差。Q：是不是目前最值得期待的就是沐曦的产品？A：对，从团队背景来讲，沐曦的团队背景经验是最丰富的，沐曦的一些核心人员，是参与AMD的MI100、MI200产品开发的，这都是AMD目前最主流的GPGPU产品。从产品规划来看，沐曦产品对标H100，未来实现量产大概与英伟达只有一代左右的差距，因此目前来看是与英伟达最接近的。壁仞还需要再观察BR100的应用情况，因为受到美国商务部禁止，目前还没有看到具体的性能表现。Q：如果景嘉微和沐曦合作，是否能获得长足的进步？A：应该可以。首先，这两款产品的底层架构是GPU，景嘉微是传统GPU，沐曦是GPGPU，存在互相借鉴的可能性。如果景嘉微采用了沐曦的产品和技术，那么就能从传统GPU市场一下跃升到AI市场。Q：AI芯片的门槛应该是非常高的，为什么会有这么多初创型的企业涉足这个领域？A：首先，AI芯片设计的门槛不是很高，比如GPGPU架构上没有什么高深的要求，而且很多核心部件、核心功能模块都有现成的IP，比如总线接口PCIE、内存以及内存控制器的HBM、DDR、GDDR。很多加速的组件都有现成的内容，可以用成熟的产品代替。所以唯一要做的就是把内部的逻辑加速单元整合起来，发挥对AI计算的优势，所以硬件上门槛不是很高，但是软件门槛很高。因为在小模型的时代，软件必须解决兼容扩大的问题，还要发挥硬件本身的设计性能。在大模型时代，就要做好对于一些框架的支持，所以我们认为设计AI芯片，从技术角度上来说难度不高，主要在于是否拥有整个软硬件的整体设计能力。根据市场上现有模型以及前景模型的内部架构需求，设计硬件的底层，这样才能实现效率提升。否则如果硬件完成，用软件弥补硬件设计的失误，那么就需要消耗很多的软件资源，硬件的效率也不能充分发挥。这些初创企业都是从硬件着手的，门槛并不是非常高。Q：那这些企业是自主可控的吗？A：不是纯粹的自主可控，因为一些核心IP都是国外的产品，并且企业依赖台积电。Q：如果抛开流片不谈，只看设计方面，会不会受到美国限制？A：会，因为这里面存在几个核心的专利，比如PCIE，目前掌握在cadence和Synopsis这样的公司手里，都是美国公司。HBM基本上只来自于三星、海力士和镁光，如果美国商务部有禁令，这些企业都不能像中国企业提供产品。纯国产化在这方面的确没有相应的积累，所以会被美国卡脖子。Q：海光是否能做到不受影响？A：第一个问题是海光在美国禁运产品名单中，所以海光投片只能通过第三方代理公司，导致投片价格会偏高、产能会不足。第二个问题是海光拿不到新一代架构的授权，限制了海光产品迭代，可能会与海外主流产品代差越来越大，这是海光最大的问题。Q：海光当前的架构是买断的吗？A：对，这一代架构不会侵权，唯一要解决的是产能供应链的问题。Q：昇腾、寒武纪、沐曦这三家企业会不会涉及到海外侵权的可能性？A：昇腾不涉及，因为昇腾涉及的IP都是买断的，但是昇腾面临下一代产品更迭的问题，新一代IP没法拿到海外厂家的支持，所以昇腾全部的IP都需要国内的替代，但是国内目前还非常不成熟。目前昇腾920和昇腾910差距不大，只是生产工艺使用了中芯国际的14纳米工艺。沐曦目前不在美国商务部的黑名单中，用的很多核心是国外的厂家的，所以如果沐曦严格遵守美国高端芯片的条款，短时间内不存在风险，还是可以用国外的IP和台积电。Q：中国的算力芯片对于美国的英伟达巨头来说，是否还有追赶的可能性？差距是否在缩小？A：差距在一点点缩小，但是缩小的难度会越来越大。如果英伟达仍然保持每十个月发布一代产品，对于中国厂商来讲，可能差距会慢慢增大。因为硬件的迭代投入是巨大的，风险也很高，中国厂商没有雄厚的资金投入，所以追赶有一定的难度。所以如果英伟达产品发布节奏不变，那么这个差距可能会越来越大，尤其是在美国商务部存在很多禁令的约束情况下。Q：英伟达的CUDA在未来AI算力芯片中是越来越重要还是不重要？A：在小模型上CUDA仍然很重要，但在大模型上它的地位越来越轻了。如果未来中国市场以小模型为主，那CUDA还是有很大的影响力，而如果是以大模型为主，对于CUDA的依赖就越来越小了。Q：能否简单介绍一下为什么大模型对于CUDA的依赖小？A：大模型底层基于transformer的架构，增加参数和层数。而transformer是完全基于框架实现的架构，并没有使用CUDA的特殊算子，所以不需要必须兼容CUDA。而小模型早期都调用了CUDA的算子，所以是绕不开CUDA的。Q：国内大厂的大模型底层算力是什么？A：他们的底层算力都是英伟达的，比如V100和A100。Q：V100、A100的存量还有多少？A：目前腾讯、字节、百度的存量都不超过2000片，只有阿里大约能够过万。Q：那华为情况呢？A：华为只有自己的昇腾910，围绕盘古。目前比较流行的GPT-2、GPT-3都无法运行。Q：这是不是说明华为的算法是自研的？A：对，华为基于开源的算法，针对昇腾910的特性做了很大程度的优化。Q：GPT的训练和推理需要多少算力？A：以GPT-3为例，openai训练使用了一万张A100，训练了14.8天左右。使用A100类似的产品，如果以512张卡来训练，大约需要3个月；如果用1024张卡，大约需要1个月；如果用2000张卡，大约需要18天左右。GPT-3或者说ChatGPT，对于每个用户的请求大约需要5张类似A100的卡进行推理，随着并行客户增加，硬件需求线性增加。Q：如果GPT-4大概量级有多大增长？A：目前没有公开宣传，我们估计大约需要2万-3万张A100，训练一个月左右的时间。Q：这些比例都是线性的吗？A：对，GPT-4和ChatGPT训练的数据集没有太大变化，最大的变化是参数发生变化，算力增加完全依据模型参数增加的比例，数据量大概还是四十多T，没有太大变化。Q：在中国的算力需求怎么样进行量化？A：目前国内最大的模型是阿里达摩院的M6，拥有十万亿个参数，体量是最大的。对于大模型训练的场景，国内厂家只能用很短的时间做一次大模型训练，没有专门的训练场景，对于推理来说资源更加紧张，所以目前百度不能广泛地、免费地提供服务。目前国内的模型比国外差，但是参数、体量对算力的消耗不相上下。所以目前国内模型品质差，数据集不足，并且算力与海外相差甚远。Q：假设十个大厂要做大模型，可能每家需要2000片A100，换算到国内芯片再乘上一个参数，比如1.5-2，大概是3000-4000片，那么十家就是3万-4万片，可以这样理解吗？A：2000片A100训练GPT-3（不是ChatGPT），大约需要一个月，存在时间代价。目前国内芯片的整体性能只有A100的一半左右，那么大概需要4000片，十个厂商是4万片，这个是正确的。Q：这需要花多长时间？A：一般这种训练都是十几天。一个很重要的前提是，国内的产品稳定性都必须绝对高，如果在大模型训练过程中，中间出现一两个节点的宕机，以及一两个节点计算失效，那么这个大模型就要推翻重来一次。一般训练过程中都需要checkpoint保存结果，如果稳定性不好，第一次checkpoint都做不到，就没法实行了。如果产品不稳定，那么大模型训练的时间就会很长。国内某家大模型，最早做训练的时候使用了2400片左右的A100，大概训练了8天左右。后来他们觉得资源耗费大，就去海光平台做训练。海光提供了6万片，用了一个月没训练完成，主要原因就是海光芯片出现掉线的问题。产品稳定性是需要时间打磨的。Q：这个稳定性、可靠性不是算力本身，更取决与生态和软件。A：取决于软件和工程能力。在运行过程中，需要解决很多BUG，还有软硬件结合，中间会不会有很多冗余的机制。这些都需要时间和成本作为代价，但是商业客户一般不会给这个机会。我们认为，如果中国想要发展大模型，那政府的介入是不可或缺的，政府介入可以给企业带来资金支持，从而使企业生产更多的产品，或者是让一些企业有意愿部署大规模的算力。其次，政府需要补贴帮助第三方做大模型开发的企业，让他们有意愿在新平台尝试。Q：AI算力芯片折旧一般是多久？A：一般2-3年，最长不超过5年。Q：国内的高端算力芯片是不是很快就报废了？A：是的，从2019年开始，算力需求每10个月会翻一番，对于企业来讲，他们更愿意追求高算力的硬件产品，对于老产品就会慢慢从业务中剥离。Q：所以在一两年后，高端算力芯片会面临非常短缺的状态？A：即使目前AI的算力芯片对于很多大厂来说也是非常短缺的。Q：AI算力芯片未来是否会演变成寡头垄断。A：对，不会做到百花齐放。因为在不同应用场景下一家独大，对于整个生态的影响和标杆作用非常明显。如果一家企业有意愿选择替代解决方案，往往要求产品比主流厂家有1.5-2倍的性价比优势，这个对于初创型企业是一个非常大的门槛。Q：国内的AI算力芯片市场，您看好哪些企业？A：华为，拥有完整的解决方案，在某些应用场景下是能做的。沐曦、壁仞，他们从硬件架构到软件方面，相对来说在国内厂商中脱颖而出。互联网厂商的投入，比如阿里达摩院投入了一款GPGPU产品，宣传指标大概是A100的两倍，互联网企业有应用场景，也有雄厚的资金支持。Q：央国企有可能吗？A：央国企比较难。第一，AI芯片需要较大的人员投入，组建团队的成本比较高。第二，央国企面临没有积累的问题，从无到有的跨越难度是很大的饿。如果国家拿出资金专门组建团队研发，未来2-3年可能会打磨出一款比较合适的产品。如果政府没有扶持的话，央国企不会做这种投入。Q：6万片海光GPU出现宕机的情况，是因为运行问题吗？A：对。第一，海光这代产品时AMD第一代产品，本身没有经过大规模部署和验证，所以存在硬件上的不稳定因素。第二，配合产品需要一个非常稳定软件架构，但是目前运营方开发能力不足。随着集群规模增大，出现错误的风险也增大，而企业很少遇到大规模一次性使用的场景，所以产品不够成熟。Q：硬件上什么量级的芯片会导致中断？A：如果单片发生单点故障，那么在检查点和出现故障之间的这部分业务就失效了，需要重新计算。Q：说明断电数目很多？A：对，断电数很多并且不定时随机出现，产品之间的稳定性不一致。Q：下一代海光的硬件和软件更新后的效果是什么？A：深算2号首先要解决生产问题，有一些提升，但是没有解决硬件稳定、可靠性问题。此外，由于修改制程，还可能存在一些新问题。并且，如何解决大规模并行环境下的可靠性问题，海光没有太多的试验场景。Q：对比英伟达的2400片A100，断点大概有多少？A：总共宕机3次。Q：所以二者的差距还是很大的。A：对，并且宕机3次，8天左右的时间计算完成了。海光的产品中间宕机不断，一个月都没有完成。Q：芯片宕机是不可预知的吗？所以也没有很好的规避方法？A：对。硬件规避有一定的难度，因为需要纯粹地提高硬件设计，比如信号质量和出现问题后的快速恢复。所以更需要软硬件结合，比如软件要随时检查硬件是否正常运行，如果出现宕机能否及时保护现场。Q：软件是海光自己设计吗？A：不是，应该是由平台使用方来设计，海光只提供硬件的驱动和接口。Q：寒武纪会面临随机宕机的问题吗？A：寒武纪的产品目前不能用于大模型下，所以没法判断。主要是应用在推理场景，如果出现宕机，只是会导致推理失效，那么可以重新加载，用户端反馈只是一定的延迟，影响不明显。Q：寒武纪的思元590参数指标比海光的Z100要好，为什么不能进行大模型训练呢？A：大模型训练需要几个前提。第一，需要有充足的算力，这方面问题不大。第二，需要有较大的内存放置大模型，寒武纪的卡相对内存容量较小，但是这不是主要问题。第三，片间互联的解决方案，寒武纪要比海光差。最重要的，寒武纪对于Tensorflow和PyTorch框架支持不好，不稳定，如果要运行大模型，需要额外的开发工作量。Q：华为昇腾会面临随机宕机的问题吗？A：会。但是华为的全套都是自己做的，比如管理平台和框架，所以有一套完整的闭环的解决方案。Q：如果海光向阿里、百度等厂商，也会存在这样的问题吗？A：会有所改善，因为百度和阿里在大规模集群调度和部署上具有经验。但是由于海光的产品性能较差，性价比也比较低，因此百度、阿里不会考虑海光的产品。Q：如果A100的库存用完了，他们宁愿买H100被阉割的芯片，也不会买国产芯片吗？A：不一定。如果国产算力芯片整体性价比能够达到英伟达60%-70%，就有购买的意愿，但是目前还达不到。Q：目前国产芯片能达到多少？A：如果和英伟达比，大约是30%。对于寒武纪，硬件指标大概接近A100，价格比A100低，但是寒武纪的供应链很紧张，没法提供大规模的部署，并且开发需要大量人力配合客户开发，寒武纪不一定有意愿投入。Q：所以目前来看，国内要做大模型，还是要买英伟达的阉割版芯片吗？A：对。国内几家头部互联网厂家都向英伟达下了1.5万-1.6万的A800和H800订单，每家的金额在十几亿美金左右。大概保证在2024年能有足够的产能。留给国内厂商的时间不多，既要解决性能问题，也要解决软件兼容问题，难度很大。国内厂家更多关注大模型的推理场景。Q：推理方面一个用户需要5张A100，那么一亿个用户呢？A：以chatGPT来讲，需要5张A100才能满足一个客户的一次性访问。线性叠加指的是并行访问，以谷歌为例，并行访问量每秒钟大概是20万次，未来GPT大概