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        AI芯片短缺,業界:未來中國將發展自己的高端GPU

        作者: 時間:2024-04-07 來源:全球半導體觀察 收藏

        近期,阿里巴巴集團董事會主席蔡崇信在接受挪威主權財富基金投資總監Nicolai Tangen采訪時談及了短缺與限制的問題。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202404/457211.htm

        蔡崇信介紹,目前,國內企業的芯片存貨可以支持AI大模型未來18個月的訓練需求,在下一階段即推理階段的應用中,市場上有很多選擇,不一定要用英偉達高端芯片。

        受復雜國際形勢以及先進封裝與HBM產能短缺影響,全球發展受到一定限制。不過,蔡崇信認為,從短期與中期來看,這是一個問題,但長遠來看,中國將發展自己制造這些高端的能力。

        資料顯示 ,是指對AI算法做了特殊加速設計的芯片,能處理AI應用中大量計算任務的模塊。按照技術分類,AI芯片包括、FPGA、ASIC等,其中在AI芯片市場用量最大,通用型算力GPU已經廣泛應用于人工智能模型訓練與推理領域。而在這一領域目前由英偉達與AMD大廠主導。

        我國人工智能產業起步較晚,近年得益于政策以及AI應用推動,AI產業以及AI芯片逐漸發展起來,并在終端應用以及大模型推理方面表現出色,然而在高端GPU以及訓練環節仍有待追趕。

        2023年以來,隨著ChatGPT、Sora等大模型風靡全球,相關廠商持續受益,國內AI大模型以及與之相關的AI芯片也開始受到前所未有的關注。

        今年“兩會”期間,全國政協委員、中國科學院計算技術研究所研究員張云泉指出,國內能用于大模型訓練的國產智能算力芯片創新和供應顯著落后。解決算力瓶頸可以從加大國產高端AI芯片研發、集中AI芯片研制力量、設置智能算力發展專項組著手。

        全國政協委員、京東集團技術委員會主席曹鵬則表示,只有擁有自主可控的算力底座,國產大模型才能夠在這場AI競賽中取得先機。他建議抓住大模型發展的契機,通過政策鼓勵國產化GPU適配國產的算力調度軟件,建設自主可控的智算基礎,支撐行業智能化發展。




        關鍵詞: AI芯片 GPU

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