面對AMD英特爾微軟谷歌的挑戰(zhàn)，英偉達(dá)AI計(jì)算能否笑到最后？

幾天前英偉達(dá)發(fā)布財(cái)報(bào)，業(yè)績不錯(cuò)，但不夠好，無法推動(dòng)股價(jià)進(jìn)一步爬升。盡管如此，英偉達(dá)已經(jīng)向投資者證明，競爭對手AMD、英特爾想追上還有很長的路要走。

英偉達(dá)高管知道競爭很激烈，他們強(qiáng)調(diào)，在AI芯片領(lǐng)域英偉達(dá)地位超然。如何保持優(yōu)勢？英偉達(dá)會(huì)加快研發(fā)速度，每年都會(huì)發(fā)布新品，而不是兩年一次。

趕超英偉達(dá)不容易

由于英偉達(dá)的前進(jìn)速度非?？欤珹MD、英特爾想追趕很不容易。分析師Raymond James和Srini Pajjuri認(rèn)為，明年在AI加速芯片市場英偉達(dá)將會(huì)占據(jù)85%的份額。

Srini Pajjuri還說，因?yàn)榈却鼴100芯片，一些客戶可能會(huì)暫停支出，B100要等到明年下半年才能量產(chǎn)。盡管如此，客戶也可能不會(huì)購買AMD M1300和英特爾Gaudi 3芯片（明年推出）。

獨(dú)立分析師Richard Windsor認(rèn)為：“雖然競爭對手越來越多，英偉達(dá)仍然是生成式AI算法訓(xùn)練的領(lǐng)頭羊，主要是因?yàn)樵谶^去近20年的時(shí)間里它辛苦搭建了CUDA軟件平臺?！?/p>

在AI芯片市場，除了英特爾和AMD，谷歌、微軟也成了英偉達(dá)的競爭對手。面對挑戰(zhàn)，英偉達(dá)信心十足。Raymond James認(rèn)為：“英偉達(dá)的GPU在通用性、實(shí)用性方面比定制解決方案更好。”

英偉達(dá)不只有芯片，它還搭建了一整套平臺和生態(tài)系統(tǒng)，名叫“英偉達(dá)科學(xué)計(jì)算平臺”（Nvidia Scientific Computing Platform），它將硬件（Hopper GPU、Grace CPU）和系統(tǒng)軟件（比如CUDA、PhysX）結(jié)合在一起，讓開發(fā)者開發(fā)模型變得更簡單。

不只如此，英偉達(dá)還有端到端平臺，包括Omniverse、Nvidia AI等。

英偉達(dá)的“詩與遠(yuǎn)方

”未來如何發(fā)展？在不久前的SC23大會(huì)上，英偉達(dá)發(fā)布一批新品，從中我們可以窺見端倪。

1、用新GPU保持優(yōu)勢

英偉達(dá)推出H200芯片，它相當(dāng)于H100 Hopper GPU的升級版本，內(nèi)存設(shè)計(jì)更進(jìn)一步。由于從HBM3跳到HBM3e，新的H200擁有更高的內(nèi)存帶寬和更大的內(nèi)存容量，所以性能會(huì)有明顯提升。

以前當(dāng)我們談及GPU、CPU性能時(shí)經(jīng)常會(huì)討論內(nèi)存技術(shù)，現(xiàn)在面對新的AI模型和HPC負(fù)載，更加考驗(yàn)內(nèi)存容量。H200的內(nèi)存容量增加76%，內(nèi)存帶寬提升43%。

在AI芯片領(lǐng)域，英偉達(dá)本來已經(jīng)是領(lǐng)先者，有了H200領(lǐng)先優(yōu)勢進(jìn)一步擴(kuò)大。不過對手也沒有示弱，英特爾正在推進(jìn)GPU、Gaudi AI加速器戰(zhàn)略，AMD將會(huì)推出MI300 AI應(yīng)戰(zhàn)，英偉達(dá)不能掉以輕心。

英偉達(dá)對下一代架構(gòu)Blackwell和B100 GPU給予厚望，它們預(yù)計(jì)會(huì)在2024年推出，性能是H200的兩倍。

為了給未來產(chǎn)品打氣，英偉達(dá)拉攏一幫合作伙伴和客戶站臺。例如，2018年成立的EuroHPC Joint Undertaking在歐洲建設(shè)超級計(jì)算系統(tǒng)，它準(zhǔn)備打造Jupiter超級計(jì)算機(jī)，擁有約24000個(gè)GH200節(jié)點(diǎn)；該超級計(jì)算機(jī)將Arm Grace CPU和Hopper GPU組合在一起。還有Texas Advanced Computing Center，它準(zhǔn)備搭建名為Vista的系統(tǒng)，用到了GH200 Grace Hopper和Grace CPU超級芯片。

2、瞄準(zhǔn)量子計(jì)算

許多人認(rèn)為，計(jì)算的下個(gè)大變革應(yīng)該是量子計(jì)算。目前英偉達(dá)還沒有QPU（量子計(jì)算單元），但這并不意味著英偉達(dá)對量子計(jì)算技術(shù)無動(dòng)于衷。不管英偉達(dá)是自己打造還是花錢購買量子算力，支持量子計(jì)算硬件和軟件是確定的，因?yàn)樗幌肼浜蟆?/p>

從硬件的角度看，今天的所有量子計(jì)算系統(tǒng)幾乎都與傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)有關(guān)，科學(xué)家用傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)模擬或者控制量子系統(tǒng)。這樣做會(huì)有一些壞處，比如出現(xiàn)計(jì)算錯(cuò)誤。英偉達(dá)提出了“混合量子系統(tǒng)”的概念，意思就是讓量子工程師、系統(tǒng)研究人員與英偉達(dá)全程合作。

在過去15年里，英偉達(dá)憑借CUDA打遍天下?，F(xiàn)在英偉達(dá)還提出“CUDA Quantum”（CUDA量子）的概念，將量子與CUDA聯(lián)系起來。

“CUDA量子”包括一套高級編程語言，它讓量子系統(tǒng)設(shè)計(jì)師、應(yīng)用程序開發(fā)者編寫的代碼既可以在傳統(tǒng)系統(tǒng)上運(yùn)行，也可以在量子系統(tǒng)上運(yùn)行，讓兩個(gè)系統(tǒng)上的工作可以彼此遷移，或者簡單模擬量子系統(tǒng)上的程序。

按照英偉達(dá)的說法，前50強(qiáng)量子計(jì)算創(chuàng)業(yè)公司中已經(jīng)有92%使用英偉達(dá)GPU和軟件，78%的企業(yè)用CUDA Quantum搭建或者部署量子處理器。

從英偉達(dá)的布局不難看出，它不僅要牢牢掌握現(xiàn)在風(fēng)頭正盛的AI計(jì)算，還要在下一代量子計(jì)算領(lǐng)域占據(jù)上風(fēng)。