哪家中國芯片公司能“吃下”大模型?


作者?| 包永剛
來源?| 雷峰網

導語:“中國AI芯片公司的天花板,可能是AMD?!?/span>

ChatGPT火爆時,浩然被兩股矛盾的情緒夾在縫隙:一面是興奮,一面是悲傷。


作為一名AI芯片公司的高級軟件工程師,ChatGPT大爆發前夜,浩然對自己參與研發的大算力AI芯片充滿信心,他相信為特定AI算法研發的專用芯片,相比英偉達通用的GPGPU在同等功耗下可以有2倍的性能優勢,價格可以做到50%甚至更低,只要軟件體驗不太差,客戶一定會買單。

可ChatGPT掀起的大模型熱潮,讓浩然和同行們都開始思考,AI算法是否有從百家爭鳴走向大一統的可能。

這意味著,過去為特定領域AI算法研發的專用AI芯片,由于計算負載特性的急劇變化,之前的性價比優勢會被明顯削弱,英偉達兼具高顯存帶寬和高互聯帶寬特性的通用GPU優勢將會進一步擴大,想要和英偉達競爭的難度更大了,這讓浩然有些悲觀。

但從自己工作的角度,AI算法的大一統可以讓硬件工程師和軟件工程師工作的目標都更清晰,工作會難度降低,這是浩然歡呼的理由。

“我不相信英偉達能一直保持領先?!毙酒軜嫀熡铌柋3中判模癎PU不見得是大模型的最佳解,中國AI芯片公司里一定會有能和英偉達掰手腕的公司。

國內眾多的AI大芯片公司,誰能吃下大模型市場?


芯片公司想喝口大模型的湯也不容易


就算是英偉達長久以來的競爭對手AMD,在英偉達大口吃AI大模型肥肉的時候,AMD也沒喝上多少湯。綜合實力不及AMD的國內初創公司們,就算嘴上高呼趕超英偉達,心里也清楚能做互聯網公司的第二供應商,喝上大模型的湯就是巨大的成功。

大模型火爆,全世界的公司都在找英偉達買GPU。原先售價3萬多美元的最新款H800 GPU,就算終端售價加價1萬多美元依舊一卡難求。這種供不應求的盛況直接將英偉達的市值推向1萬億美元,創造了全球半導體公司市值的新紀錄。

“客戶很奇怪,就算AMD有性能不錯的GPU現貨,許多想要購買H800 GPU的人依舊不為所動?!币患褹I芯片公司的高管道出想要超越英偉達的難度。

技術出身,如今已是芯片公司高管的洪杰深諳其中的道理,“客戶對AMD的要求和對英偉達產品的要求一樣,有的時候甚至更苛刻,客戶愿意買單的替代產品是比英偉達的GPU便宜,體驗還要差不多。

“采購英偉達GPU量最大的公司還沒有第二供應商?!焙榻芨袊@,“不得不承認英偉達的強大,現階段不要說超越英偉達,成為二供都很難。

困難的事情往往收益很高,像是字節跳動這類大客戶,每年采購英偉達GPU的訂單金額就接近百億元。只要能從英偉達嘴里分到幾十億的市場份額,就足夠養活幾家國內的AI芯片公司。


“追隨派”和“創新派”爭搶大模型


國內AI大芯片初創公司非常特別,有跟隨英偉達路線做GPGPU的初創公司,可以叫他們“追隨派”。也有另辟蹊徑,設計AI專用芯片(也就是DSA,Domain Specific Architecture,領域專用架構)的“創新派”。

這是一個非常有趣的現象,因為在國外只有創新派沒有追隨派,也就是沒人選擇走GPGPU的技術路線創業。

“所有人都知道,沿著英偉達的路徑不可能超越英偉達,這幾乎是不證自明的事情。并且,西方的創業者更喜歡做顛覆式創新?!焙榻芊治?,“尋求顛覆式創新的架構師們對AI計算問題的理解與定義不同,自然也計出了各種不同的AI芯片架構?!?/section>

谷歌定義的TPU專用性很強,是一個典型的領域專用芯片DSA。被譽為全球AI芯片獨角獸的SambaNova Systems選擇了可重構架構。Cerebras Systems走了一條直接用晶圓做芯片的路。英國AI芯片獨角獸Graphcore創造了獨特的IPU架構。

國內也有多家走DSA路徑創業的AI大芯片公司,比如寒武紀、昆侖芯、燧原科技、瀚博半導體、墨芯人工智能。

“選擇DSA路徑創業還有一個優勢,核心IP設計門檻相對較低?!毙酒幾g器專家德輝打了個比方。

用搭樂高來理解設計GPGPU和DSA的難度,設計GPGPU就是面向18歲以上玩家的樂高,有許多精細的小模塊,拼起來難度大但作品很精巧。設計DSA就像是面向5歲的樂高,模塊更大拼起來更容易。

“DSA的門檻可以很低,上限也可以很高?!庇铌栒f,“?GPU也是一個DSA。最初的GPU圖形專用加速芯片,沒有可編程性,后來英偉達為其增加了通用性之后才變成了GPGPU?!?/section>

英偉達將GPU變為大眾認知里的通用芯片,也是通過了近20年的努力,從建立CUDA軟件生態到成熟,讓GPGPU能做圖形加速,AI計算,科學計算。

“從技術維度,區別CPU和DSA可以看其是否能運行Windows、Linux這樣的操作系統。”宇陽補充,“從這個角度看GPU依舊是DSA。”

只是在大部分人眼里,英偉達的GPGPU已然成為了一顆通用芯片,在當下最為火熱的AI市場里供不應求。

早已看到英偉達GPGPU強大的中國創業者,直接選擇了GPGPU架構進行創業,就像天數智芯、登臨科技、壁仞科技、海飛科。

“選擇GPGPU的路徑雖然不能超越英偉達,但有國產替代的剛需,而且這條路線可以通過多種技術方案做到‘兼容CUDA’,降低用戶的軟件切換成本?!焙迫恢毖裕坝辛藝a替代的需求,讓中國大芯片創業公司有機會與英偉達競爭,并且最終一定會留下幾家AI大芯片的公司。

這時誰能吃下大模型的問題就變成了追隨派和創新派的機會誰更大?


兩派相爭,創新派已死?


一個非常犀利的觀點是,DSA已死。

這種論調核心的邏輯是英偉達編程性很強的GPGPU已經通過了AI大模型的驗證,在Transformer讓AI算法趨于收斂的現狀下,英偉達可以通過手工優化底層代碼,高效調度底層硬件獲得持續的性能提升,讓已經流片量產的DSA不再擁有設計之初的巨大性能優勢。

算法不確定的時候,英偉達沒有動力針對某個算法做手工優化。這讓針對某類算法(比如CNN)的DSA可以有2倍甚至更多的性能優勢?!焙迫粚SA的未來有些悲觀。

“現在算法和模型收斂,英偉達進行手工優化可以充分釋放出硬件的性能,每一代CUDA升級都會帶來10-20%的性能提升。而通過底層硬件固化實現性價比優勢的DSA要持續通過軟件優化提升性能的難度很大,極端的情況軟件甚至沒有多大的提升空間?!?/section>

德輝從他擅長的編譯角度解釋,Flash Attention系列工作在大模型上的驚艷效果,正是說明針對特定模型的手工融合大算子是一種典型手段,本質是通過手工將特定的模型子結構從存儲受限(memory bound)轉化成了計算受限(compute bound),最大程度發揮出了GPU的計算性能。

“這種方式只是做了局部的優化,手工成本比較高,也難以大規模推廣?!?strong>德輝不認為DSA已死,“只有擁有一個能夠自動生成融合算子的編譯器,GPU才能最大程度發揮出性能優勢。但自動編譯CPU做了幾十年也沒做出來,這是一個業界難題。”

比編譯器更底層的芯片架構,也決定著計算AI大模型任務的效率。

宇陽也指出了GPU架構的局限性,GPU為了保證很強的編程性,在架構上借鑒了CPU的設計,芯片上沒有緩沖器(Buffer),每次操作的對象只能是寄存器,典型寄存器大小是個很短的向量,比如64字節,這是保證編程靈活性的最好設計,但數據要不斷在芯片內部和外部存儲之間搬運,效率不高。

“AI大模型動輒就是上百億個參數,要提升計算效率需要盡量減少數據的搬移。DSA可以為大模型設計很大的片上緩存,一次可以操作64字節的上千倍,相比GPGPU有明顯優勢?!庇铌栔赋?。

兩者的差別非常明顯,GPGPU計算 AI模型時計算單元的利用率一般情況下只有30%-40%,而DSA一般都能做到計算單元的利用率達到80%-90%。

“許多人沒看到DSA的核心價值——數據流優化?!?/strong>德輝的經驗告訴他,“通過充分發揮DSA片上有的大存儲器(SRAM)優勢,利用編譯器進行徹底優化,實現理想的圖編譯,每一層都把大模型計算的存儲受限轉化為計算受限,能夠最大化DSA的優勢?!?/section>

而DSA的優勢沒被充分挖掘出來,還是因為許多DSA芯片公司都在用英偉達的思路設計軟件。

“用英偉達GPGPU的方法設計軟件既是一個思維定式,也是一個經過驗證成功的路,風險更低。并且,要針對DSA的優勢用另外的思路設計編譯器,也有技術上的挑戰,比如打破算子邊界帶來的復雜性。”這是德輝的心得。

即便再看好DSA,宇陽和德輝都沒有否認未來的趨勢是混合DSA。


專用和通用融合才是大模型的最優解


“一個完美的AI大模型處理器應該是用T4 GPU的計算核心,用H100 GPU的顯存?!?/strong>洪杰用一個形象的說法道出大模型的真實需求。

而兼具通用性和專用性的混合DSA芯片才是滿足大模型需求的理想產品,未來AI芯片公司的比拼是混合DSA。

6年前,英偉達的Volta架構首次為深度學習加入了Tensor Core,此后的每代架構都不斷優化Tensor Core,增強GPU的AI性能。

2022年發布的H100 GPU,又增加了軟硬結合的Transformer Engine,目的是加速AI大模型計算。

Tensor Core和Transformer引擎,都是為AI工作流設計的專用計算單元。也就是說,英偉達早就在“通用”的GPGPU上增加了“專用”的AI加速單元,這種融合設計兼顧了GPGPU的通用性,又能發揮專用加速單元的能效比優勢,更像是大模型的最優解。

這里有一個會讓人費解的問題,既然AI模型都穩定了,為什么不是設計一個Transformer專用的加速芯片,還需要通用性?

“算法的類別雖然從幾千種變成幾百種,但還在不斷優化,只有具備足夠的通用性,才能最大化芯片的價值?!庇铌柦忉尅?/section>

“從芯片的設計規律看,設計一個Transformer專用加速芯片,去‘賭’未來三至五年內不會有新的模型結構顛覆性的替換掉Transformer,也是一個非常瘋狂的想法。”浩然補充。

那混合DSA的路線明確之后,各家芯片的差異會如何體現?

“混合DSA其實就是在通用的CPU和純粹專用的DSA之間找一個平衡點。不同的架構師選擇的點會完全不一樣,但到底誰的設計更好,需要時間的檢驗。因為架構的設計不是一個純粹的技術問題,還與當時所處的時間,環境有很大關系?!庇铌栠@樣認為。

其中有賭的部分,浩然說,“混合DSA的片上存儲(SRAM)非常貴,因為需要占用的芯片面積非常大,所以到底設計多大的SRAM,需要賭?!?/section>

最終混合DSA芯片之間差異將會很小。

就像如今安卓系統和iOS系統越來越像一樣,最后能夠留下來的混合DSA架構的AI芯片,可能也是80%相同,只有20%不同?!焙榻茏龀隽诉@樣的判斷。

但在走到這一天之前,混合DSA還有一個巨大的難題——比GPGPU和DSA都更復雜的軟件棧。這很容易理解,既然是將兩種架構融合,系統就更加復雜,難度自然也更大。

當然,更明確的算法又能降低軟件開發和優化的難度。

此時,就可以回到最初的問題,中國芯片公司誰能喝到大模型的湯?


誰能更快吃上大模型?


商業的成功不是單純的技術路線“好壞”就可以決定,現在可以看到的是,跟隨派轉向混合DSA的技術難度相對低一些,創新派有RISC-V CPU可選,可謂各有優劣。具體到每一家公司的時候,情況又各不相同。

“GPU的眾核(Many Core)設計,相比DSA的設計難度更大,所以已經設計出GPGPU的初創公司,再增加一個DSA,比DSA增加一個GPGPU的難度小一些?!焙迫粡谋姾嗽O計的難度判斷各家芯片公司面臨的挑戰大小。

“GPU的一致性控制確實很難?!庇铌柌糠终J同浩然的觀點,“但增加可編程性并不一定就是要做一個GPGPU,有很多路徑可選?!?/section>

德輝就非??春肦ISC-V CPU加上DSA的混合DSA,“RISC-V CPU可以提供向量計算,并且有足夠的通用性,與DSA混合是一個不錯的選擇?!?/section>

這種混合DSA方式要自己建立軟件生態,需要投入的資源巨大。

“芯片要落地非常關鍵的是要接受客戶的批評和質疑,然后務實地迭代?!焙榻艿南敕ㄊ?,“芯片公司要把客戶不愿做的活都做了,比如遷移芯片的大量工作,讓客戶可以無感遷移,但這需要極大的人力和時間的投入?!?/section>

相比之下,DSA路徑的公司想兼容CUDA生態的難度比GPGPU路徑的公司難度更大。

但對于走GPGPU路徑創業的公司也不是一件容易的事情,要兼容英偉達的CUDA生態,硬件設計和軟件都要盡量接近英偉達,才能實現接近英偉達GPU的性能。

“AMD就是走兼容英偉達的路,國內公司走這條路的天花板就是AMD?!?/strong>德輝指出,“在部分場景做到英偉達80%的體驗沒有問題,但超越不了英偉達?!?/section>

再大致看看各家的情況,追隨派里天數智芯和登臨科技具有先發優勢,壁仞科技也被多位內工程師視作黑馬。

創新派里的寒武紀受到美國禁令的限制前途難料;燧原科技每一代產品都采用了HBM(高帶寬存儲器)適合大模型,但和其它公司一樣,軟件是個不小的挑戰。

注意一個時間點,2025年英特爾計劃推出融合其GPU和DSA的新一代AI芯片,那時候AI芯片的競爭將會更加激烈。

注:文中浩然、宇陽、洪杰、德輝均為化名


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