英伟达GPU的短缺：为什么大公司缺GPU和算力？

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2023-06-27 15:22:46

1849年，美国加州发现金矿的消息传开后，淘金热开始了。无数人涌入这片新土地，他们有的来自东海岸，有的来自欧洲大陆，还有来到美国的第一代华人移民，他们刚开始把这个地方称为「金山」，后来又称为「旧金山」。但不管如何，来到这片新土地的淘金者都需要衣食住行，当然最关键的还是淘金的装备——铲子。

正所谓「工欲善其事，必先利其器」，为了更高效地淘金，人们开始疯狂地涌向卖铲人，连带着财富。一百多年后，旧金山往南不远，两家硅谷公司掀起了新的淘金热：OpenAI第一个发现了AI时代的「金矿」，英伟达则成为了第一批「卖铲人」。和过去一样，无数人和公司开始涌入这片新的热土，拿起新时代的「铲子」开始淘金。

今年以来，仅字节跳动一家就向英伟达订购了超过10亿美元的GPU，包括10万块A100和H800加速卡。百度、谷歌、特斯拉、亚马逊、微软……这些大公司今年至少都向英伟达订购了上万块GPU。

这依然不够。旷视科技CEO印奇3月底在接受财新采访的时候表示，中国只有大约4万块A100可用于大模型训练。随着AI热潮的持续，英伟达上一代高端GPUA100的阉割版——A800在国内一度也涨到了10万元一块。

按照技术咨询机构TrendForce的测算，OpenAI需要大约3万块A100才能支持对ChatGPT的持续优化和商业化。就算从今年1月ChatGPT的新一轮爆发算起，AI算力的短缺也持续了近半年，这些大公司为什么还缺GPU和算力？

ChatGPT们缺显卡？缺的是英伟达借用一句广告语：不是所有GPU都是英伟达。GPU的短缺，实质是英伟达高端GPU的短缺。对AI大模型训练而言，要么选择英伟达A100、H100GPU，要么也是去年禁令后英伟达专门推出的减配版A800、H800。

AI的使用包括了训练和推理两个环节，前者可以理解为造出模型，后者可以理解为使用模型。而AI大模型的预训练和微调，尤其是预训练环节需要消耗大量的算力，特别看重单块GPU提供的性能和多卡间数据传输能力。但在今天能够提供大模型预训练计算效率的AI芯片（广义的AI芯片仅指面向AI使用的芯片）：不能说不多，只能说非常少。

大模型很重要的一个特征是至少千亿级别的参数，背后需要巨量的算力用来训练，多个GPU之间的数据传输、同步都会导致部分GPU算力闲置，所以单个GPU性能越高，数量越少，GPU的利用效率就高，相应的成本则越低。

而英伟达2020年以来发布的A100、H100，一方面拥有单卡的高算力，另一方面又有高带宽的优势。A100的FP32算力达到19.5TFLOPS（每秒万亿次浮点运算），H100更是高达134TFLOPS。同时在NVLink和NVSwitch等通信协议技术上的投入也帮助英伟达建立了更深的护城河。到H100上，第四代NVLink可以支持多大18个NVLink链接，总带宽达900GB/s，是PCIe5.0带宽的7倍。

而英伟达的高端GPU短缺主要是因为台积电晶圆产能紧张。由于ChatGPT引发的AI热潮，基于台积电7nm工艺的A100、4nm的H100都在紧急追加订单，其中台积电5/4nm的产线已经接近满载。供应链人士也预估，英伟达大量涌向台积电的SHR（最急件处理等级）订单将持续1年。

不管是今天关心生成式AI，还是上一轮以图像识别为主的深度学习浪潮，中国公司在AI软件能力上的追赶速度都有目共睹。然而中国公司花费巨资，调转船头开向AI的时候，很少着眼于更底层的硬件。但AI加速背后，最重要的四款GPU已经有两款在国内受限，另外两款阉割的A800、H800不仅拖慢了中国公司的追赶速度，同时也无法排除受限的风险。

比起在大模型上的角逐，或许，我们更需要看到中国公司在更底层的竞争。

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