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6月12日消息,據多方報道,美國商務(wù)部長(cháng)盧特尼克(Howard Lutnick)近日重申,美方不會(huì )把自家最好的芯片直接給中國,而是希望以飛機零件、乙烷作為談判籌碼,希望中國移除稀土出口管制。
而就在2天前,《人民日報》刊登了與華為創(chuàng )始人任正非的一段對話(huà),背后意義不言而喻。
在采訪(fǎng)中,任正非談到,芯片問(wèn)題其實(shí)沒(méi)必要擔心,用疊加和集群等方法,計算結果上與最先進(jìn)水平是相當的。
他表示,我們單芯片還是落后美國一代,我們用數學(xué)補物理、非摩爾補摩爾,用群計算補單芯片,在結果上也能達到實(shí)用狀況。
“硅基芯片,我們用數學(xué)補物理、非摩爾補摩爾,利用集群計算的原理,可以達到滿(mǎn)足我們現在的需求。”他說(shuō)。
眾所周知,目前先進(jìn)芯片主要有兩個(gè)應用方向,一是智能手機、電腦等尖端科技設備,二是AI訓練需求最大的高端GPU。
先說(shuō)手機、電腦芯片。手機就不用多說(shuō)了,華為自家的麒麟9020等芯片已經(jīng)自給自足,包括華為鴻蒙電腦也使用了新一代麒麟芯片。華為MateBook Fold折疊電腦拆解顯示,CPU、電源、Wi-Fi芯片全是海思自研。
高端GPU此前一直依賴(lài)NVIDIA,雖然現在受到了出口限制,但同樣有替代品。
今年4月,國際知名半導體研究和咨詢(xún)機構SemiAnalysis發(fā)布專(zhuān)題報道稱(chēng),華為云最新推出的AI算力集群解決方案CloudMatrix 384憑借其顛覆性的系統架構設計與全棧技術(shù)創(chuàng )新,在多項關(guān)鍵指標上實(shí)現對NVIDIA旗艦產(chǎn)品GB200 NVL72的超越,標志著(zhù)中國在人工智能基礎設施領(lǐng)域實(shí)現里程碑式突破。
CloudMatrix 384基于384顆昇騰芯片構建,通過(guò)全互連拓撲架構實(shí)現芯片間高效協(xié)同,可提供高達300 PFLOPs的密集BF16算力,接近達到NVIDIA GB200 NVL72系統的兩倍。
此外,CloudMatrix 384在內存容量和帶寬方面同樣占據優(yōu)勢,總內存容量超出NVIDIA方案3.6倍,內存帶寬也達到2.1倍,為大規模AI訓練和推理提供了更高效的硬件支持。
報道分析稱(chēng),盡管單顆昇騰芯片性能約為NVIDIA Blackwell架構GPU的三分之一,但華為通過(guò)規?;到y設計,成功實(shí)現整體算力躍升,并在超大規模模型訓練、實(shí)時(shí)推理等場(chǎng)景中展現更強競爭力。
SemiAnalysis也指出,華為的工程優(yōu)勢不僅體現在芯片層面,更在于系統級的創(chuàng )新,包括網(wǎng)絡(luò )架構、光學(xué)互聯(lián)和軟件優(yōu)化,使得CloudMatrix 384能夠充分發(fā)揮集群算力,滿(mǎn)足超大規模AI計算需求。
而軟件是卡不住脖子的,借用任正非的話(huà)說(shuō)——那是數學(xué)的圖形符號、代碼,一些尖端的算子、算法壘起來(lái)的,沒(méi)有阻攔索。
當然,任正非也特別強調基礎理論研究的重要性。他說(shuō),當我國擁有一定經(jīng)濟實(shí)力的時(shí)候,要重視理論特別是基礎理論的研究。基礎研究不止5至10年,一般要10年、20年或更長(cháng)的時(shí)間。如果不搞基礎研究,就沒(méi)根。 即使葉茂,欣欣向榮,風(fēng)一吹就會(huì )倒的。
他提到,華為一年投入人民幣1800億元在研發(fā),其中約600億元從事基礎理論研究,不考核。 其余1,200億元左右投入在產(chǎn)品研發(fā),是要考核的。
“沒(méi)有理論就沒(méi)有突破,我們就趕不上美國。”任正非說(shuō)。
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