个人主页网站建设,网站建设肆金手指排名9,自己能自学网站建设吗,邢台做网站建设优化制作公司来源#xff1a;大数据文摘转载自AI科技大本营整理#xff1a;苏宓出品#xff1a;CSDN8 月 31 日#xff0c;据外媒 Protocol、路透社等多家报道#xff0c;美国开始对出口人工智能相关应用所需的先进芯片施加新的限制#xff0c;其中 AMD、NVIDIA#xff08;英伟达大数据文摘转载自AI科技大本营整理苏宓出品CSDN8 月 31 日据外媒 Protocol、路透社等多家报道美国开始对出口人工智能相关应用所需的先进芯片施加新的限制其中 AMD、NVIDIA英伟达等半导体巨头受到了直接的影响。英伟达的 A100、H100、A100X 均被限制英伟达在周三披露的一份文件中证实了这一消息的真实性其表示2022 年 8 月 26 日美国政府或称 USG通知 NVIDIAUSG 对公司 A100 和即将推出的 H100 集成电路今后向中国包括香港和俄罗斯的任何出口提出了新的许可要求立即生效。与此同时「DGX 及其他任何采用 A100 或 H100 集成电路和 A100X 的系统也在新的许可证要求范围内。许可证的要求范围还会覆盖到未来的一些 NVIDIA 集成电路产品其中只要新品的一切性能等于或高于 A100以及包含这些电路的任何系统都要遵守此次许可。」毫无疑问这一出口限制会直接影响到 A100 和 H100 图形处理单元产品的销售英伟达的股价应声下跌 6.5%。几天前英伟达发表一份声明预计第三季度营业收入约为 59 亿美元而针对此次突发性事件的影响本季度英伟达在中国的潜在销售可能会损失 4 亿美元。另一方面英伟达认为这也可能会阻止 H100 的开发进程进一步影响该公司的数据中心产品的销售。剑指高端 GPUA100 是英伟达于 2020 年发布的 GPU 旗舰产品基于 Ampere 架构。彼时 英伟达 CEO 黄仁勋表示A100 采用的是先进的台积电TSMC7nm 工艺拥有 540 亿个晶体管其性能相比前代产品提升了 20 倍此外 GPU 的最大功率达到 400W。这款作为通用型工作负载加速器主要应用在 AI 领域。另一款受影响的产品 H100作为 A100 的替代者在设计方面采用了最先进的台积电 4nm 工艺、拥有 800 亿个晶体管可以加快 AI、HPC、内存带宽、互连和通信的发展甚至能够实现每秒近 5 兆字节的外部连接。在性能方面H100 采用了自然语言处理的标准模型即新的 Transformer Engine。H100 加速器可以将这些网络的速度提高到上一代的 6 倍而不损失精度。此外H100 是第一个支持 PCIe Gen5 的 GPU也是第一个利用 HBM3 的GPU实现了 3TB/s 的内存带宽。20 个 H100 GPU 可以维持相当于整个世界的互联网流量。英伟达的 A100X 和 H100 提供比 A100 更高的性能几款都属于高端的 GPU 产品此次断供也带来了极大的影响。新的许可证要求可能会影响公司及时完成 H100 的开发或支持 A100 的现有客户的能力并可能要求公司将某些业务从中国过渡出去 英伟达表示。同时据 CNBC 报道英伟达称“公司正在与美国政府接触并正在为公司的内部开发和支持活动寻求豁免。我们正在与中国的客户合作用替代产品满足他们计划或未来的购买。在替代产品不够的情况下可能会申请许可证。”这款替代产品极有可能是 A30不过 A30 的性能比 A100 低得多而且不提供类似的可扩展性。尽管如此在人工智能、分析或高性能计算方面A30 会是一个备选。AMD 也在列除了英伟达之外也有媒体报道称 AMD 也收到了来自美国的类似通知涉及其适合执行 AI 相关计算的 GPU 系列AMD 的 MI200 产品波及其中。不过相较于英伟达基于 AMD 在中国的销售业务规模它受到的影响要小一些。启示录内容描述.这也不禁让我们想起不久之前美国商务部以“保证这些对美国国家安全至关重要的技术不被恶意利用”为由宣布于 8 月 15 日生效的新规定对设计 GAAFET全栅场效应晶体管结构集成电路所必需的 ECADEDA软件、金刚石和氧化镓为代表的超宽禁带半导体材料、燃气涡轮发动机使用的压力增益燃烧PGC等四项技术实施新的出口管制。毋庸置疑当前部分芯片的断供为我们敲响了警钟。近年来其实不少人也意识到了芯片自研的重要性。根据《2021-2022 中国开发者调查报告》显示芯片创业团队迅速崛起过去一年小于 10 人的芯片创业团队占比超过 50%。不过作为基础设施的重要一环盲目的投入势必会丢失方向那又该如何在国产芯片行业实现突破上海交通大学计算机科学与工程系教授梁晓峣也曾在《国产GPGPU如何赶超国外这3条路最有希望》一文中剖析了当前这个时代“好用”的芯片成长之路这是一个非常好的时代芯片产业总是由先进工艺推动的我们可以乐观的预期未来推动先进工艺的未必是美国的英特尔或英伟达或许可能是中国的某家高科技公司呢但另一方面我们也必须看到英伟达研发一款新品的投入是以十亿美金计如果一个芯片公司的销售达不到这个规模肯定是无法持续的。当前海量的资本都疯狂的涌入这个赛道而芯片是一个需要打持久战的行业一旦收入无法跟上或无法成长为某个赛道的头部结局就可能很悲惨即便是“飞起来的猪”也可能很快掉下来。我们必须理解市场需要的不是“好”的芯片而是“好用”的芯片。所谓好的芯片就是绝对算力高、硬件指标高这个相对容易做到。但是做到好用就很困难做出来的芯片没办法把潜力发挥出来这是目前AI芯片公司的通病。还是以史为鉴英伟达其实也是一步一步从不好用做到好用走过了一个漫长的阶段。早期的GPU是很不好用的没有什么人会用GPU编程只有那些所谓的“极客”会考虑使用GPU拼命把其中的算力榨取出来。可以说早期的GPU比现在的AI芯片更不好用。这时候就需要有一批行业领袖和技术大咖挺身而出代表性的人物包括UIUC的胡文美教授Wen-mei Hwu他们发明了CUDA从此有了可以直接对GPU进行编程的语言使得GPU的潜力得以充分发挥从而真正走上了腾飞之路。又经过十年左右的发展形成了一个非常强大的生态可以支持各种各样的应用丰富了高级语言的属性能够支持更为复杂的模型和算法并且逐步在很多行业形成垄断。因此芯片是一个需要不断积累的行业而且独行未必会有一个良好的结果只有众人拾柴方能让火焰高。中国工程院院士倪光南也曾在“第十七届开源中国开源世界高峰论坛”上呼吁「建议我国在发展芯片产业时要抓住开源发展的新潮流抓住新一代科技革命和产业变革的发展机遇用好开源的创新模式结合我国举国体制和超大规模市场优势聚焦开源绿色发展架构发展中国芯片产业大力发展壮大 RISC-V 产业生态。」参考链接https://www.sec.gov/ix?doc/Archives/edgar/data/0001045810/000104581022000146/nvda-20220826.htmhttps://www.protocol.com/bulletins/nvidia-amd-ai-chips未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
