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        老黃贏麻了 英偉達H100訂單排到24年

        作者: 時間:2023-08-14 來源:量子位 收藏

        煉大模型最佳H100,全部賣空了!

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202308/449581.htm

        即使現(xiàn)在立即訂購,也要等2024年Q1甚至Q2才能用上。

        這是與關(guān)系密切的云廠商CoreWeave對華爾街日報透露的最新消息。

        從4月初開始,供應(yīng)就變得異常緊張。僅僅一周之內(nèi),預期交貨時間就從合理水平跳到了年底。

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        全球最大云廠商亞馬遜AWS也證實了這一消息,CEO Adam Selipsky近期表示:

        A100和H100是最先進的……即使對于AWS來說也很難獲得。

        更早時候,馬斯克還在一場訪談節(jié)目中也說過:現(xiàn)在比d品還難獲得。

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        如果找“黃牛”買,溢價高達25%。

        如Ebay上的價格已從出廠價約36000美元漲到了45000美元,而且貨源稀少。

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        這種形勢下,國內(nèi)的百度、字節(jié)、阿里、騰訊等大型科技公司也向下了總計50億美元的A800等芯片訂單。

        其中只有10億美元的貨能今年內(nèi)交付,另外80%也要等2024年才行。

        那么現(xiàn)有高端都賣給誰了?這一波產(chǎn)能又是卡在了哪?

        H100賣給誰,老黃說了算

        ChatGPT爆發(fā)以來,擅長訓練大模型的英偉達A100、H100成了香餑餑。

        甚至H100已經(jīng)可以作為初創(chuàng)公司的一種資產(chǎn),找投資基金獲得抵押貸款。

        OpenAI、Meta為代表的AI公司,亞馬遜、微軟為代表的云計算公司,私有云Coreweave和Lambda,以及所有想煉自家大模型的各類科技公司,需求量都巨大。

        然而賣給誰,基本是英偉達CEO黃仁勛說了算。

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        據(jù)The Information消息,H100這么緊缺,英偉達把大量的新卡分配給了CoreWeave,對亞馬遜微軟等老牌云計算公司限量供應(yīng)。

        (英偉達還直接投資了CoreWeave。)

        外界分析是因為這些老牌公司都在開發(fā)自己的AI加速芯片、希望減少對英偉達的依賴,那老黃也就成全他們。

        老黃在英偉達內(nèi)部還把控了公司日常運營的方方面面,甚至包括“審查銷售代表準備對小型潛在客戶說什么話”。

        全公司約40名高管直接向老黃匯報,這比Meta小扎和微軟小納的直接下屬加起來還多。

        一位英偉達前經(jīng)理透露,“在英偉達,黃仁勛實際上是每一款產(chǎn)品的首席產(chǎn)品官。”

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        前陣子,還傳出老黃干了一件夸張的事:要求一些小型云計算公司提供他們的客戶名單,想了解GPU的最終使用者是誰。

        外界分析,此舉將使英偉達更了解客戶對其產(chǎn)品的需求,也引起了對英偉達可能利用這些信息謀取額外利益的擔憂。

        也有人認為,還有一層原因是老黃想知道誰真的在用卡,而誰只是囤卡不用。

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        為什么英偉達和老黃現(xiàn)在有這么大的話語權(quán)?

        主要是高端GPU供需太不平衡,根據(jù)GPU Utils網(wǎng)站的測算,H100缺口高達43萬張。

        作者Clay Pascal根據(jù)各種已知信息和傳言估計了AI行業(yè)各參與者近期還需要的H100數(shù)量。

        AI公司方面:

        OpenAI可能需要5萬張H100來訓練GPT-5

        Meta據(jù)說需要10萬

        InflectionAI的2.2萬張卡算力集群計劃已公布

        主要AI初創(chuàng)公司如Anthropic、Character.ai、歐洲的MistraAI和HelsingAI需求各自在1萬數(shù)量級。

        云計算公司方面:

        大型公有云里,亞馬遜、微軟、谷歌、甲骨文都按3萬算,共12萬

        以CoreWeave和Lambda為代表的私有云加起來總共需要10萬

        加起來就是43.2萬了。

        這還沒算一些摩根大通、Two Sigma等也開始部署自己算力集群的金融公司和其他行業(yè)參與者。

        那么問題來了,這么大的供應(yīng)缺口,就不能多生產(chǎn)點嗎?

        老黃也想啊,但是產(chǎn)能被卡住了。

        產(chǎn)能這次卡在哪里?

        其實,臺積電已經(jīng)為英偉達調(diào)整過一次生產(chǎn)計劃了。

        不過還是沒能填補上如此巨大的缺口。

        英偉達DGX系統(tǒng)副總裁兼總經(jīng)理Charlie Boyle稱,這次并不是卡在晶圓,而是臺積電的CoWoS封裝技術(shù)產(chǎn)能遇到了瓶頸。

        與英偉達搶臺積電產(chǎn)能的正是蘋果,要在9月發(fā)布會之前搞定下一代iPhone要用的A17芯片。

        而臺積電方面近期表示,預計需要1.5年才能使封裝工藝積壓恢復正常。

        CoWoS封裝技術(shù)是臺積電的看家本領(lǐng),臺積電之所以能擊敗三星成為蘋果的獨家芯片代工廠靠的就是它。

        這項技術(shù)封裝出的產(chǎn)品性能高、可靠性強,H100能擁有3TB/s(甚至更高)的帶寬正是得益于此。

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        CoWoS全名叫Chip-on-Wafer-on-Substrate,是一種在晶圓層面上的芯片集成技術(shù)。

        這項技術(shù)可以將多個芯片封裝到厚度僅有100μm的硅中介層上。

        據(jù)介紹,下一代中介層面積將達到6倍reticle,也就是約5000mm?。

        目前為止,除了臺積電,沒有哪家廠商擁有這個水平的封裝能力。

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        雖然CoWoS的確強悍,但沒有它就不行嗎?其他廠商能不能代工呢?

        先不說老黃已經(jīng)表示過“不考慮新增第二家H100代工廠”。

        從現(xiàn)實上看,可能也真的不行。

        英偉達此前曾和三星有過合作,但后者從未給英偉達生產(chǎn)過H100系列產(chǎn)品,甚至其他5nm制程的芯片。

        據(jù)此有人推測,三星的技術(shù)水平可能無法滿足英偉達對尖端GPU的工藝需求。

        至于英特爾……他們的5nm產(chǎn)品好像還遲遲沒有問世。

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        既然讓老黃換生產(chǎn)廠家行不通,那用戶直接改用AMD怎么樣?

        AMD,Yes?

        如果單論性能的話,AMD倒的確是慢慢追上來了。

        AMD最新推出的MI300X,擁有192GB的HBM3內(nèi)存、5.2TB/s的帶寬,可運行800億參數(shù)模型。

        而英偉達剛剛發(fā)布的DGX GH200,內(nèi)存為141GB的HBM3e,帶寬則為5TB/s。

        但這并不意味著AMD能馬上填補N卡的空缺——

        英偉達真正的“護城河”,在于CUDA平臺。

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        CUDA已經(jīng)建立起一套完整的開發(fā)生態(tài),意味著用戶要是購買AMD產(chǎn)品,需要更長時間來進行調(diào)試。

        一名某私有云公司的高管表示,沒人敢冒險花3億美元實驗部署10000個AMD GPU。

        這名高管認為,開發(fā)調(diào)試的周期可能至少需要兩個月。

        在AI產(chǎn)品飛速更新?lián)Q代的大背景下,兩個月的空檔期對任何一家廠商來說可能都是致命的。

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        不過微軟倒是向AMD伸出了橄欖枝。

        此前有傳聞稱 ,微軟準備和AMD共同開發(fā)代號為“雅典娜”的AI芯片。

        而更早之前,MI200發(fā)布時,微軟第一個宣布采購,并在其云平臺Azure上部署。

        比如前一陣MSRA的新大模型基礎(chǔ)架構(gòu)RetNet就是在512張AMD MI200上訓練的。

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        在英偉達占據(jù)幾乎整個AI市場的格局下,可能需要有人帶頭沖鋒,先整個大型AMD算力集群打樣,才有人敢于跟進。

        不過短時間內(nèi),英偉達H100、A100還是最主流的選擇。

        One More Thing

        前一陣蘋果發(fā)布最高支持192GB內(nèi)存新款M2 Ultra芯片的時候,還有不少從業(yè)者暢享過用它來微調(diào)大模型。

        畢竟蘋果M系列芯片的內(nèi)存顯存是統(tǒng)一的,192GB內(nèi)存就是192GB顯存,可是80GB H100的2.4倍,又或者24GB RTX4090的8倍。

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        然鵝,有人真的把這臺機器買到手后,實際測試訓練速度還不如英偉達RTX3080TI,微調(diào)都不劃算,訓練就更別想了。

        畢竟M系列芯片的算力部分不是專門針對AI計算優(yōu)化的,光大顯存也沒用。

        煉大模型,看來主要還是得靠H100,而H100又求之不得。

        面對這種情況,網(wǎng)絡(luò)上甚至流傳著一首魔性的“GPU之歌”。

        很洗腦,慎入。




        關(guān)鍵詞: 英偉達 GPU 計算平臺

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