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從今年3月的GTC大會(huì)到6月的Computex展會(huì)，英偉達(dá)出場(chǎng)的主角都是Grace CPU和Hopper GPU，這意味著，從現(xiàn)在到未來(lái)，這兩者都將是英偉達(dá)公司在數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的絕對(duì)主角。英偉達(dá)希望通過(guò)命名自計(jì)算機(jī)編程界先驅(qū)Grace Hopper的最新GPU架構(gòu)Hopper重新定義數(shù)據(jù)中心，搶占人工智能（AI）、高性能計(jì)算（HPC）和數(shù)據(jù)分析等需求市場(chǎng)，成為這波需求紅利的頭茬收割者。

人工智能（AI）、高性能計(jì)算（HPC）和數(shù)據(jù)分析等市場(chǎng)，被鵬城實(shí)驗(yàn)室研究員陳春章概括為“量子計(jì)算大規(guī)模流行之前的平行計(jì)算市場(chǎng)”。而筆者更愿意將其簡(jiǎn)縮為“前量子計(jì)算市場(chǎng)”：量子計(jì)算機(jī)可能還需要10年到20年成熟，但對(duì)”量子級(jí)”的海量算力需求已經(jīng)存在，一向以市場(chǎng)嗅覺(jué)敏銳著稱(chēng)的黃仁勛，已經(jīng)“磨刀霍霍”了。

數(shù)據(jù)中心將變成AI工廠(chǎng)

不管品種繁多的消費(fèi)電子產(chǎn)品市場(chǎng)如何消長(zhǎng)，后端數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的增長(zhǎng)從來(lái)不會(huì)放緩，這是為什么英偉達(dá)、英特爾、AMD等半導(dǎo)體廠(chǎng)商都把數(shù)據(jù)中心視為“兵家必爭(zhēng)之地”的原因。

目前這三家企業(yè)都把CPU+GPU超級(jí)混合芯片作為數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)的最新“聯(lián)合作戰(zhàn)方案”，基于這樣的組合思路，原來(lái)沒(méi)有GPU的補(bǔ)GPU，沒(méi)有CPU的補(bǔ)CPU。在基本完成“補(bǔ)短板”行動(dòng)之后，最近，英特爾宣布推出Falcon Shores XPU芯片，AMD推出Instinct MI300芯片，英偉達(dá)則推出Grace，這幾款“CPU+GPU”的混合芯片都將在2023、2024年陸續(xù)登場(chǎng)。

如何在同一市場(chǎng)塑造差異化，從來(lái)都是CEO們必須思考的關(guān)鍵問(wèn)題，正是基于差異化思路，黃仁勛今年頻繁在各個(gè)場(chǎng)合釋放“未來(lái)的數(shù)據(jù)中心將變成AI工廠(chǎng)”的論調(diào)，并下大注推動(dòng)GPU代次更迭。因?yàn)樵贏I市場(chǎng)，英偉達(dá)的GPU優(yōu)勢(shì)無(wú)人撼動(dòng)，如果未來(lái)的數(shù)據(jù)中心都向AI工廠(chǎng)轉(zhuǎn)型，那么英偉達(dá)將是這一轉(zhuǎn)型的最大獲利者。

未來(lái)的數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算數(shù)據(jù)中心會(huì)越來(lái)越凸顯AI特征嗎？未來(lái)的數(shù)據(jù)中心會(huì)變成所謂“AI工廠(chǎng)”嗎？Gartner2020年發(fā)布的《云AI開(kāi)發(fā)者服務(wù)關(guān)鍵能力報(bào)告》顯示，AI與云的結(jié)合將越來(lái)越緊密，AI云服務(wù)的能力也將成為AI產(chǎn)業(yè)的重要指標(biāo)，到2025年，70%的新應(yīng)用程序?qū)⒓葾I模型。中國(guó)工程院院士王恩東同樣表示，當(dāng)前人工智能計(jì)算需求正呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，未來(lái)在社會(huì)總計(jì)算需求中將占80%以上，承載這種需求的就是AI算力中心。

這印證了英偉達(dá)CEO黃仁勛的判斷。英偉達(dá)認(rèn)為AI人工智能計(jì)算的發(fā)展正經(jīng)歷第五次浪潮。AI計(jì)算的第一次浪潮始于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)現(xiàn)。第二次浪潮是因?yàn)樵?，通過(guò)云AI計(jì)算迎來(lái)第二次浪潮。AI計(jì)算的第三次浪潮因?yàn)锳I工具的開(kāi)發(fā)，使得AI獲得更為容易，大型企業(yè)使用AI工具提高工作流程的質(zhì)量、安全和效率。第四次浪潮是AI從云或數(shù)據(jù)中心推向邊緣，比如工廠(chǎng)、醫(yī)院、機(jī)場(chǎng)、商店、餐廳和電網(wǎng)等地方。AI的第五次浪潮是自主性的增長(zhǎng)——即AI在沒(méi)有人類(lèi)干預(yù)的情況下自主操控移動(dòng)機(jī)械，如汽車(chē)、卡車(chē)、船舶、飛機(jī)、無(wú)人機(jī)等機(jī)器人在沒(méi)有人類(lèi)駕駛的情況下運(yùn)行。

“自AI大爆炸以來(lái)，該行業(yè)已取得了迅速發(fā)展并引發(fā)了后來(lái)的計(jì)算浪潮，包括云服務(wù)、企業(yè)AI、邊緣AI和自主機(jī)器?！秉S仁勛表示，“下一個(gè)機(jī)會(huì)就藏在AI工廠(chǎng)、云AI和邊緣AI之中?！?/span>

眼下，AI正以前所未有的速度向各行各業(yè)滲透，各個(gè)IT巨頭正在奮力突破AI加速滲透的最后瓶頸，大模型的“軍備競(jìng)賽”是這場(chǎng)突圍的信號(hào)之一。咨詢(xún)公司IDC認(rèn)為，人工智能的落地已經(jīng)發(fā)展到一定階段，向前一步的瓶頸在于某一廠(chǎng)商往往不具備足夠的可用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)資源，且缺乏充足的算力，很難將偏通用的AI模型落地到企業(yè)場(chǎng)景中。

模型算法、數(shù)據(jù)、算力是推動(dòng)人工智能發(fā)展的三大要素，其中算力被視為人工智能走向規(guī)?；瘧?yīng)用的“發(fā)動(dòng)機(jī)”。關(guān)于這個(gè)“發(fā)動(dòng)機(jī)”有多重要，AI又有多能“吃”算力，AI大模型訓(xùn)練對(duì)算力消耗是一個(gè)參照：阿里用了480塊GPU來(lái)訓(xùn)練其千億參數(shù)模型，英偉達(dá)用3072塊GPU訓(xùn)練萬(wàn)億參數(shù)模型，谷歌則用2046塊TPU訓(xùn)練16萬(wàn)億參數(shù)的模型。所以加快提升“發(fā)動(dòng)機(jī)”的能力，進(jìn)一步降低算力成本，成為推動(dòng)人工智能更快規(guī)?；涞氐年P(guān)鍵。

應(yīng)對(duì)人工智能發(fā)展所需要的“指數(shù)級(jí)算力”增長(zhǎng)，要想成為下一輪“AI工廠(chǎng)”競(jìng)爭(zhēng)的頭牌，英偉達(dá)必須將GPU的算力再次推向極致。

Hopper帶來(lái)GPU代際飛躍

一直以來(lái)英偉達(dá)在GPU市場(chǎng)擁有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，但AI等市場(chǎng)對(duì)于算力的無(wú)窮訴求，加上英特爾推出獨(dú)立GPU，以及AMD的步步緊逼，英偉達(dá)必須革新架構(gòu)，進(jìn)一步加寬其護(hù)城河。

兩年前，英偉達(dá)推出的GPU架構(gòu)是Ampere（安培），英偉達(dá)最新的GPU新架構(gòu)以美國(guó)計(jì)算機(jī)編程界先驅(qū)Grace Hopper命名，足見(jiàn)其希望新架構(gòu)引領(lǐng)未來(lái)計(jì)算的企圖。

Hopper是英偉達(dá)最新的GPU架構(gòu)，基于Hopper架構(gòu)的GPU H100實(shí)現(xiàn)的性能提升，有人用“新核彈”來(lái)形容其代際飛躍。目前，基于Hopper架構(gòu)，英偉達(dá)推出了面向數(shù)據(jù)中心的GPU H100，“用20塊H100 GPU，可以承托全球互聯(lián)網(wǎng)的流量”，這是黃仁勛的原話(huà)。

具體來(lái)看，H100 GPU芯片由800億個(gè)晶體管構(gòu)建而成，采用了專(zhuān)為英偉達(dá)加速計(jì)算需求而優(yōu)化的TSMC 4N工藝，單個(gè)H100最大支持40TB/s的IO帶寬。H100同時(shí)還集多項(xiàng)“首個(gè)”于一身，包括首款支持PCIe 5.0的GPU、首款采用HBM3標(biāo)準(zhǔn)的GPU，以及全球首款具有機(jī)密計(jì)算功能的GPU。

盡管GPU H100將于2023年上半年才正式供貨，但自從今年曝光以來(lái)，已在業(yè)界引發(fā)諸多震蕩。

賽迪顧問(wèn)集成電路產(chǎn)業(yè)研究中心分析師池憲念認(rèn)為，相比于上一代的安培架構(gòu)，Hopper架構(gòu)在工藝方面、張量核心方面、性能方面均實(shí)現(xiàn)了飛躍，H100還具有機(jī)密計(jì)算功能，可保護(hù)AI模型和正在處理的客戶(hù)數(shù)據(jù)。

業(yè)內(nèi)資深人士認(rèn)為，Hopper架構(gòu)的性能提升和主要變化體現(xiàn)在新型線(xiàn)程塊集群技術(shù)和新一代的流式多處理器。英偉達(dá)在Hopper中引入了新的線(xiàn)程塊集群機(jī)制，可實(shí)現(xiàn)跨單元進(jìn)行協(xié)同計(jì)算。H100中的線(xiàn)程塊集群可在同一GPU內(nèi)大量并發(fā)運(yùn)行，對(duì)較大的模型具有更好的加速能力。

池憲念認(rèn)為，基于Hopper的GPU H100可以作為加速計(jì)算卡來(lái)助力超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)展，極大推進(jìn)了數(shù)據(jù)中心、AI超級(jí)計(jì)算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。此外，它對(duì)產(chǎn)業(yè)界還有以下幾點(diǎn)促進(jìn)：一是Hopper架構(gòu)的GPU產(chǎn)品可以應(yīng)用于服務(wù)器，為AI訓(xùn)練和推理以及數(shù)據(jù)分析提供更高應(yīng)用性能。二是H100 PCIe規(guī)格便于集成到現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施中，有效提高算力和減小能耗。三是H100可助力開(kāi)發(fā)者和企業(yè)構(gòu)建并加速AI、HPC等一系列應(yīng)用，使企業(yè)可用它來(lái)加速由AI驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)。

如果再加上英偉達(dá)的連接技術(shù)，那么Hopper還可以像搭積木一樣進(jìn)一步拓展處理器性能。比如今年GTC大會(huì)上，英偉達(dá)推出了AI計(jì)算系統(tǒng)DGX H100，借助 NVLink 連接，DGX 使八塊H100成為了一個(gè)巨型GPU：擁有6400億個(gè)晶體管，具備32 PetaFLOPS的AI性能，具有640 GB HBM3顯存以及24 TB/s的顯存帶寬。

就像黃仁勛所宣稱(chēng)的那樣，作為一家計(jì)算機(jī)平臺(tái)廠(chǎng)商，而非芯片企業(yè)，英偉達(dá)從來(lái)都不僅僅提供芯片，而是圍繞AI建立全棧的能力，其中芯片是關(guān)鍵基石，此外還有平臺(tái)、工具，并建立“樣板房”“樣板工廠(chǎng)”“樣板模型”。

目前英偉達(dá)正在構(gòu)建首個(gè)AI工廠(chǎng)的 “樣板房”EOS，據(jù)介紹，該EOS搭載18 個(gè)DGX POD、576臺(tái)DGX H100、4608個(gè)H100 GPU。在傳統(tǒng)的科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，EOS的速度是275 PetaFLOPS，比 A100 驅(qū)動(dòng)的美國(guó)速度最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)Summit還快1.4倍。在AI方面，EOS 的AI處理速度是18.4 ExaFLOPS，比全球最大的超級(jí)計(jì)算機(jī)——日本的Fugaku快4倍。

大模型也是最近這幾年英偉達(dá)大力傾注的又一個(gè)維度，除了與微軟聯(lián)手研發(fā)大模型，最近，英偉達(dá)又聯(lián)手包括加州理工學(xué)院、伯克利實(shí)驗(yàn)室在內(nèi)的多家科研機(jī)構(gòu)合作開(kāi)發(fā)FourCastNet天氣預(yù)報(bào)AI模型。“傳統(tǒng)的數(shù)值模擬需要一年的時(shí)間，而現(xiàn)在只需要幾分鐘。”黃仁勛稱(chēng)，它能夠預(yù)測(cè)颶風(fēng)、極端降水等天氣事件。據(jù)了解，F(xiàn)ourCastNet由傅里葉神經(jīng)算子提供動(dòng)力支持，基于10TB的地球系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。依托這些數(shù)據(jù)，以及NVIDIA Modulus和Omniverse，可實(shí)現(xiàn)提前一周預(yù)測(cè)災(zāi)難性極端降水的精確路線(xiàn)。

布局“前量子計(jì)算”市場(chǎng)？

英偉達(dá)下狠心研發(fā)海量算力的GPU，H100將GPU的性能做到目前全球的頂配，陳春章認(rèn)為其真正意圖正是搶占量子計(jì)算大規(guī)模流行前的需求市場(chǎng)，即“前量子計(jì)算市場(chǎng)”。目前看量子計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚在早期，產(chǎn)業(yè)成熟或許還需5到10年，但需求市場(chǎng)已經(jīng)存在。英特爾、IBM、谷歌、微軟等IT巨頭都在緊鑼密鼓進(jìn)行量子計(jì)算的研究，布局未來(lái)計(jì)算的下一站。

具體來(lái)看，H100的技術(shù)性能能解決哪些重大問(wèn)題？有哪些典型的應(yīng)用場(chǎng)景？“第一是AI，第二是HPC?！标惔赫卤硎尽Ｔ贏I方面，英偉達(dá)已經(jīng)給出了它在訓(xùn)練大模型方面的能效比，不再做討論，而HPC的典型場(chǎng)景包括基因序列、病毒的動(dòng)態(tài)病理學(xué)研究，還包括自動(dòng)駕駛、AR/VR、天氣預(yù)報(bào)、大飛機(jī)制造需要等。那么量子計(jì)算主要在哪些場(chǎng)景？以IBM的量子計(jì)算為例，IBM將之用于計(jì)算化學(xué)、分子化學(xué)研究，解決藥物合成問(wèn)題。H100的目標(biāo)市場(chǎng)與量子計(jì)算市場(chǎng)高度重合。

本源量子公司總經(jīng)理張輝說(shuō)：“量子計(jì)算擅長(zhǎng)兩類(lèi)問(wèn)題，一類(lèi)是處理海量數(shù)據(jù)并行運(yùn)算，另一類(lèi)擅長(zhǎng)模擬微觀體系下電子、原子、分子的運(yùn)動(dòng)規(guī)律?！睆堓x進(jìn)一步表示，比如未來(lái)的新藥研制很可能不需要通過(guò)經(jīng)驗(yàn)合成，不用進(jìn)行小白鼠、大型動(dòng)物、人體一期、二期、三期的實(shí)驗(yàn)，花費(fèi)幾十年的研制周期，量子計(jì)算機(jī)模擬后可快速得出最優(yōu)解決方案，極大地加速了新藥研制過(guò)程。

量子計(jì)算的所擅長(zhǎng)的場(chǎng)景與H100描述的典型應(yīng)用場(chǎng)景如此高度一致。陳春章的判斷果然沒(méi)錯(cuò)，答案來(lái)了：7月12日，英偉達(dá)發(fā)布統(tǒng)一計(jì)算平臺(tái)——NVIDIA 量子優(yōu)化設(shè)備架構(gòu)（QODA）。英偉達(dá)稱(chēng)，該平臺(tái)將加快人工智能（AI）、高性能計(jì)算（HPC）、醫(yī)療、金融和其他學(xué)科的量子研發(fā)突破。

按照介紹，QODA通過(guò)創(chuàng)建相干的混合量子經(jīng)典編程模型，使量子計(jì)算更容易使用。QODA 是開(kāi)放的、統(tǒng)一的環(huán)境，適用于當(dāng)今一些最強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)和量子處理器，提高了科學(xué)生產(chǎn)力，并使量子研究具有更大的規(guī)模。

具體來(lái)看，HPC和AI領(lǐng)域的專(zhuān)家使用QODA能夠輕松地將量子計(jì)算添加至現(xiàn)有應(yīng)用中——借助現(xiàn)今的量子處理器以及模擬的未來(lái)量子計(jì)算機(jī), 這些模擬的量子計(jì)算機(jī)采用NVIDIA DGX系統(tǒng)和可提供大量 NVIDIA GPU的科學(xué)超算中心和公有云。

此前，英偉達(dá)通過(guò)CUDA平臺(tái)+ NVIDIA GPU收割了AI市場(chǎng)第一茬紅利；現(xiàn)在英偉達(dá)希望通過(guò)QODA平臺(tái)+ NVIDIA GPU收割量子計(jì)算應(yīng)用市場(chǎng)紅利。張輝說(shuō)，量子計(jì)算機(jī)有可能還需要10年到20年才成熟，但這對(duì)于英偉達(dá)來(lái)說(shuō)更是機(jī)會(huì)，“在用戶(hù)還沒(méi)有享用到量子計(jì)算之前，現(xiàn)在就可以通過(guò)QODA平臺(tái)+NVIDIA GPU來(lái)滿(mǎn)足”。

英偉達(dá)高性能計(jì)算和量子計(jì)算產(chǎn)品總監(jiān)Tim Costa說(shuō): “在短期內(nèi), 結(jié)合經(jīng)典計(jì)算和量子計(jì)算的混合解決方案可能為科學(xué)研究帶來(lái)突破。QODA 將通過(guò)為開(kāi)發(fā)者提供強(qiáng)大而高效的編程模型來(lái)徹底改變量子計(jì)算?！?/span>

7月13日，英偉達(dá)在東京舉行的Q2B大會(huì)上透露，目前已經(jīng)與量子硬件供應(yīng)商、量子軟件供應(yīng)商、，以及一些國(guó)家的計(jì)算中心和實(shí)驗(yàn)室就 QODA展開(kāi)合作。

陳春章分析說(shuō)：“英偉達(dá)公司收購(gòu)Arm沒(méi)成，又沒(méi)有FPGA，果然，現(xiàn)在走了另外一條路線(xiàn)?！?/span>

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