这些AI芯片创企想挑战英伟达,它们能成功吗?

极客网·极客观察5月24日 科幻小说《沙丘》中有这样一句话:“谁控制了GPU,谁就控制了宇宙。”在今天的科技世界,如果哪家企业想在AI领域有所见树,就要购买英伟达GPU。

分析师们喋喋不休,将追逐AI梦想的企业分成两类,也就是“GPU-rich”和“GPU-poor”,前者拥有大量GPU,后者没有多少。为了证明自己的实力,科技企业的老板们纷纷炫耀,说自己囤了多少GPU。

受到AI浪潮的刺激,英伟达市值冲至2万亿美元。5月22日英伟达公布一季度财报,财报显示期内英伟达营收260.4亿美元,同比增长262%;净利148.8亿美元,同比增长628%。

那么,能不能抛开GPU设计AI专用芯片?当然可以,这也是许多大小企业正在做的,它们想挑战英伟达。

英伟达主导的GPU也有缺陷

从本质上讲,CPU是一件事一件事接着处理,GPU不一样,它拥有几千个处理引擎(或者叫Core),可以在同一时间处理几千个简单的任务。当GPU运行AI大模型时,相当于同时运行几千个相同任务的副本。搞清楚如何重写在GPU上运行的AI代码是核心问题,正是因为大家对这一问题的研究导致AI突飞猛进。

但GPU也有缺陷,当数据来回移动时GPU的处理速度不够快。现代AI大模型运行时往往需要大量GPU和大量存储芯片,它们相互连接在一起。数据在GPU和存储芯片间移动越快,性能越好。当研究人员训练大型AI模型时,一些GPU内核会闲置,几乎一半的时间都在等待数据。

加州创业公司Cerebras创始人Andrew Feldman解释说,等待数据如同购物节来临时购物者在生鲜店门前排队。他说:“每个人都在排队,停车场堵了,通道堵了,收银台也堵了,GPU与此类似。”

怎么办?Cerebras将90万个内核和海量内存组合在一起,变成一个庞大的整体。如此一来,多块芯片的连接复杂性降低,中间的数据移动速度加快。内核在芯片上连接在一起,运行速度比独立GPU组合快几百倍,因为连接更紧密,能耗比英伟达产品降低一半。

Groq来自加州山景城,它选择的路径有些不同。它也在开发AI芯片,名叫语言处理单元(LPU),可以训练、运行大语言模型(LLM)。芯片内有存储元件,同时芯片又有路由功能,在相互连接的LPU间传输数据。搭配智能路由软件,它可以消除延迟,降低数据等待时间。独特的设计大大提升了效率和速度,Groq称它们的LPU运行LLM时速度比现有系统快10倍。

来自加州的MatX公司反向操作,它认为,GPU内包括各种功能和电路,这些组件适合图形处理,但在LLM领域没有用。MatX将不必要组件剔除,当芯片执行一些任务时性能反而会更好。

还有很多企业也在默默努力,比如以色列Hailo,它于今年4月融资1.2亿美元;多伦多Taalas,美国Tenstorrent,它们用开源RISC V架构开发AI芯片;英国企业Graphcore,它早早就进了场,但失败了,现在考虑卖身给软银。

科技巨头也在开发自己的AI芯片,比如谷歌、亚马逊、Meta和微软,它们也开发了面向云端AI的定制芯片。AMD、英特尔直接与英伟达竞争,已经拥有GPU AI芯片。

挑战英伟达垄断地位不容易

新手们挑战霸主勇气可嘉,但它们可能太激进,走得太远了。

斯坦福大学计算机科学家Christos Kozyrakis表示,设计一款芯片需要2-3年,考虑到AI大模型正在快速进化,2-3年是很漫长的时间。

创业公司如果想成功,最好是抓住机会,提前为未来模型设计芯片,芯片的性能比英伟达的一些GPU更好,那样就能找到突破口。但选择这条路风险也很大,企业为未来模型设计专用芯片,最终可能发现下错的注。

MatX公司联合创始人Reiner Pope认为他们看到了未来,最新的状态空间模型渐渐流行,MatX完全可以适配。Cerebras创始人Andrew Feldman认为,现代AI本质上还是“稀疏线性代数(sparse linear algebra),他们开发的芯片可以快速适应。

挑战英伟达还有一个障碍,那就是软件层。CUDA实际上已经成为行业标准,虽然用起来繁琐,但它的标准地位难以撼动。

Christos Kozyrakis认为,软件为王,在这方面英伟达优势明显,毕竟它已经花了多年时间打磨软件生态系统。AI芯片创业公司如果想成功,必须说服程序员为新芯片优化程序。企业要提供软件工具,还要提供兼容的主流机器学习框架。问题在于,优化软件,让它适配新架构,这项工作既困难又复杂。

AI芯片的客户比较简单,一类是大模型开发者,比如OpenAI、Anthropic、Mistral,还有就是科技巨头,比如亚马逊、微软、Meta、谷歌。它们有兴趣收购优秀的AI芯片创业公司,夺取技术,增强自身竞争力。芯片创业公司可以放弃与英伟达竞争,努力卖身给上述两类企业。

MatX的目标很远大,它想将芯片卖给OpenAI、谷歌之类的企业,当然卖身也可以考虑。MatX称:“对于多种退出方式我们都是欢迎的,但我们还是认为,作为一家独立公司,业务是可以持续的。”Cerebras则说它准备上市。

总体来看,虽然有许多创业公司试图挑战英伟达,但至今还没有哪家能造成威胁,一切还有待时间验证。(小刀)

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2024-05-24
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能不能抛开GPU设计AI专用芯片?

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