英偉達獨霸時代結束？ChatGPT引爆谷歌微軟芯片大戰，亞馬遜也入局_亞馬遜:charter

來源：新智元

ChatGPT爆火之后，谷歌和微軟兩巨頭的AI大戰戰火，已經燒到了新的領域——服務器芯片。

如今，AI和云計算都成了必爭之地，而芯片，也成為降低成本、贏得商業客戶的關鍵。

原本，亞馬遜、微軟、谷歌這類大廠，都是以軟件而聞名的，而現在，它們紛紛斥資數十億美元，用于芯片開發和生產。

各大科技巨頭研發的AI芯片

ChatGPT爆火，大廠開啟芯片爭霸賽

根據外媒TheInformation的報道以及其他來源，這三家大廠現在已經推出或計劃發布8款服務器和AI芯片，用于內部產品開發、云服務器租賃或者二者兼有。

「如果你能制造出針對AI進行優化的硅，那前方等待你的將是巨大的勝利」，研究公司Forrester的董事GlennO’Donnell這樣說。

付出這些巨大的努力，一定會得到回報嗎？

答案是，并不一定。

英特爾、AMD和英偉達可以從規模經濟中獲益，但對大型科技公司來說，情況遠非如此。

OpenAI、微軟、谷歌、蘋果、英偉達等將開會討論AI開發使用標準:4月11日消息，本周三，OpenAI、微軟、谷歌、蘋果、英偉達、Stability AI、Hugging Face、Anthropic等公司，將開會討論制定AI技術開發使用標準，討論如何以最負責任的態度繼續開發AI。（福克斯商業新聞）[2023/4/11 13:56:17]

它們還面臨著許多棘手的挑戰，比如需要聘請芯片設計師，還要說服開發者使用他們定制的芯片構建應用程序。

不過，大廠們已經在這一領域取得了令人矚目的進步。

根據公布的性能數據，亞馬遜的Graviton服務器芯片，以及亞馬遜和谷歌發布的AI專用芯片，在性能上已經可以和傳統的芯片廠商相媲美。

亞馬遜、微軟和谷歌為其數據中心開發的芯片，主要有這兩種：標準計算芯片和用于訓練和運行機器學習模型的專用芯片。正是后者，為ChatGPT之類的大語言模型提供了動力。

此前，蘋果成功地為iPhone，iPad和Mac開發了芯片，改善了一些AI任務的處理。這些大廠，或許正是跟蘋果學來的靈感。

在三家大廠中，亞馬遜是唯一一家在服務器中提供兩種芯片的云服務商，2015年收購的以色列芯片設計商AnnapurnaLabs，為這些工作奠定了基礎。

英偉達推出Web3元宇宙云服務產品Nvidia Cloud Omniverse:9月21日消息，英偉達宣布在全球100個國家/地區推出 Web3元宇宙云服務產品Nvidia Cloud Omniverse。Nvidia Cloud Omniverse是一種軟件和基礎設施即服務產品，旨在使藝術家、開發人員和企業團隊能夠在任何地方設計、發布、操作和體驗元宇宙應用程序。

據英偉達稱，Omniverse云服務在Omniverse云計算機上運行，這是一個全球規模的分布式數據中心網絡，用于在邊緣交付高性能、低延遲元宇宙圖形。（Nftgators）[2022/9/21 7:10:26]

谷歌在2015年推出了一款用于AI工作負載的芯片，并正在開發一款標準服務器芯片，以提高谷歌云的服務器性能。

相比之下，微軟的芯片研發開始得較晚，是在2019年啟動的，而最近，微軟更加快了推出專為LLM設計的AI芯片的時間軸。

而ChatGPT的爆火，點燃了全世界用戶對于AI的興奮。這更促進了三家大廠的戰略轉型。

ChatGPT運行在微軟的Azure云上，使用了上萬塊英偉達A100。無論是ChatGPT，還是其他整合進Bing和各種程序的OpenAI軟件，都需要如此多的算力，以至于微軟已經為開發AI的內部團隊分配了服務器硬件。

英偉達提出動議駁回此前被指控隱瞞加密銷售額逾10億美元:近日，英偉達（Nvidia）提出一項動議，駁回此前針對它的集體訴訟，該訴訟指控其虛報了2017年和2018年超過10億美元的銷售額。英偉達稱，該訴訟有選擇地引用了其高管的陳述，錯誤地表述其GPU銷售情況。此前消息，投資者集體提交的投訴稱，英偉達故意發布誤導性聲明，使投資者以為該公司對加密貨幣相關收入的依賴很小。

據Prysm Group的經濟學家認定，從2017年5月到2018年7月，英偉達向加密礦商銷售的產品至少賺了17.28億美元，這意味著該公司在這段時間內與加密相關的GPU銷售額隱瞞了11.26億美元，而所有這些收入都包含在該公司的游戲部門。（Cointelegraph）[2020/7/1]

在亞馬遜，首席財務官BrianOlsavsky在上周的財報電話會議上告訴投資者，亞馬遜計劃將支出從零售業務轉移到AWS，部分原因是投資于支持ChatGPT所需的基礎設施。

在谷歌，負責制造張量處理單元的工程團隊已經轉移到谷歌云。據悉，云組織現在可以為TPU和在其上運行的軟件制定路線圖，希望讓云客戶租用更多TPU驅動的服務器。

谷歌：為AI特調的TPUV4

早在2020年，谷歌就在自家的數據中心上部署了當時最強的AI芯片——TPUv4。

不過直到今年的4月4日，谷歌才首次公布了這臺AI超算的技術細節。

動態 | 英偉達的數字貨幣困境可能更加嚴重:據華爾街見聞消息，加拿大皇家銀行（RBC）分析師Mitch Steves近日在一份報告中指出，英偉達與數字貨幣相關的收入近20億美元，而非此前聲稱的6億美元，這意味著其所面臨的數字貨幣“暴雷面積”還很大。盡管此前英偉達和AMD都暗示數字貨幣風險可能延續一個季度，但新市場動態顯示其將延續至兩個季度。[2019/2/1]

相比于TPUv3，TPUv4的性能要高出2.1倍，而在整合4096個芯片之后，超算的性能更是提升了10倍。

同時，谷歌還聲稱，自家芯片要比英偉達A100更快、更節能。對于規模相當的系統，TPUv4可以提供比英偉達A100強1.7倍的性能，同時在能效上也能提高1.9倍。

對于相似規模的系統，TPUv4在BERT上比A100快1.15倍，比IPU快大約4.3倍。對于ResNet，TPUv4分別快1.67倍和大約4.5倍。

另外，谷歌曾暗示，它正在研發一款與NvidiaH100競爭的新TPU。谷歌研究員Jouppi在接受路透社采訪時表示，谷歌擁有「未來芯片的生產線」。

比特幣挖礦造成前所未有顯卡短缺，英偉達限購2張:最近幾周，國外幾乎所有主要零售商的高端GPU都已經斷貨，挖礦顯卡價格一路飆升。通常零售價為550美元的GTX 1080在第三方市場上的價格已經超過1000美元。領先的顯卡制造商NVIDIA甚至已經開始限制其在線銷售，每款產品單用戶限購兩張，并要求零售商將其顯卡產品優先銷售給游戲玩家，而不是數字貨幣礦工。[2018/1/25]

微軟：秘密武器雅典娜

不管怎么說，微軟在這場芯片紛爭中，依舊躍躍欲試。

此前有消息爆出，微軟秘密組建的300人團隊，在2019年時就開始研發一款名為「雅典娜」的定制芯片。

根據最初的計劃，「雅典娜」會使用臺積電的5nm工藝打造，預計可以將每顆芯片的成本降低1/3。

如果在明年能夠大面積實裝，微軟內部和OpenAI的團隊便可以借助「雅典娜」同時完成模型的訓練和推理。

這樣一來，就可以極大地緩解專用計算機緊缺的問題。

彭博社在上周的報道中，稱微軟的芯片部門已與AMD合作開發雅典娜芯片，這也導致AMD的股價在周四上漲了6.5%。

但一位知情者表示，AMD并未參與其中，而是在開發自己的GPU，與英偉達競爭，并且AMD一直在與微軟討論芯片的設計，因為微軟預計要購買這款GPU。

亞馬遜：已搶跑一個身位

而在與微軟和谷歌的芯片競賽中，亞馬遜似乎已經領先了一個身位。

在過去的十年中，亞馬遜在云計算服務方面，通過提供更加先進的技術和更低的價格，一直保持了對微軟和谷歌的競爭優勢。

而未來十年內，亞馬遜也有望通過自己內部開發的服務器芯片——Graviton，繼續在競爭中保持優勢。

作為最新一代的處理器，AWSGraviton3在計算性能上比上一代提高多達25%，浮點性能提高多達2倍。并支持DDR5內存，相比DDR4內存帶寬增加了50%。

針對機器學習工作負載，AWSGraviton3比上一代的性能高出多達3倍，并支持bfloat16。

基于Graviton3芯片的云服務在一些地區非常受歡迎，甚至于達到了供不應求的狀態。

亞馬遜另一方面的優勢還表現在，它是目前唯一一家在其服務器中提供標準計算芯片和AI專用芯片云供應商。

早在2019年，亞馬遜就推出了自己的AI推理芯片——Inferentia。

它可以讓客戶可以在云端低成本運行大規模機器學習推理應用程序，例如圖像識別、語音識別、自然語言處理、個性化和欺詐檢測。

而最新的Inferentia2更是在計算性能提高了3倍，加速器總內存擴大了4倍，吞吐量提高了4倍，延遲降低到1/10。

在初代Inferentia推出之后，亞馬遜又發布了其設計的主要用于AI訓練的定制芯片——Trainium。

它對深度學習訓練工作負載進行了優化，包括圖像分類、語義搜索、翻譯、語音識別、自然語言處理和推薦引擎等。

在一些情況下，芯片定制不僅僅可以把成本降低一個數量級，能耗減少到1/10，并且這些定制化的方案可以給客戶以更低的延遲提供更好的服務。

撼動英偉達的壟斷，沒那么容易

不過到目前為止，大多數的AI負載還是跑在GPU上的，而英偉達生產了其中的大部分芯片。

據此前報道，英偉達獨立GPU市場份額達80%，在高端GPU市場份額高達90%。

20年，全世界跑AI的云計算與數據中心，80.6%都由英偉達GPU驅動。21年，英偉達表示，全球前500個超算中，大約七成是由自家的芯片驅動。

而現在，就連運行ChatGPT的微軟數據中心用了上萬塊英偉達A100GPU。

一直以來，不管是成為頂流的ChatGPT，還是Bard、StableDiffusion等模型，背后都是由每個大約價值1萬美元的芯片英偉達A100提供算力。

不僅如此，A100目前已成為人工智能專業人士的「主力」。2022人工智能現狀報告還列出了使用A100超級計算機部分公司的名單。

顯而易見，英偉達已經壟斷了全球算力，憑借自家的芯片，一統江湖。

根據從業者的說法，相比于通用芯片，亞馬遜、谷歌和微軟一直在研發的專用集成電路芯片，在執行機器學習任務的速度更快，功耗更低。

O’Donnell董事在比較GPU和ASIC時，用了這樣一個比較：「平時開車，你可以用普銳斯，但如果你必須在山上用四輪驅動，用吉普牧馬人就會更合適。」

然而盡管已經做出了種種努力，但亞馬遜、谷歌和微軟都面臨著挑戰——如何說服開發者使用這些AI芯片呢？

現在，英偉達的GPU是占主導地位的，開發者早已熟悉其專有的編程語言CUDA，用于制作GPU驅動的應用程序。

如果換到亞馬遜、谷歌或微軟的定制芯片，就需要學習全新的軟件語言了，他們會愿意嗎？

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