英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?

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来源:差评公众号

2016 年 8 月,英伟达创始人黄仁勋,带着一台装载了 8 块 P100 芯片的超级计算机 DGX-1 ,来到了 OpenAI 的办公大楼。


在现场人员到齐后,老黄拿出记号笔,在 DGX-1 的机箱上写下这句话。


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与其一同前往的还有特斯拉和 OpenAI 的创始人,埃隆马斯克。

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这次 OpenAI 之行,老黄不为别的,就是为了把这台刚出炉的超算送给 OpenAI ,给他们的人工智能项目研究加一波速。


英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?插图2这台 DGX-1 价值超过百万,是英伟达超过 3000 名员工,花费三年时间打造。


这台 DGX-1 ,能把 OpenAI 一年的训练时间,压缩到短短一个月。


而这,是他对人工智能未来的豪赌,加的一波注。


七年之后,在前不久的 GTC 大会上,老黄穿着皮衣,拿着芯片,整个宣讲不离 AI 。


似乎是在告诉各位, AI 的时代,我英伟达,就要称王了,当年的豪赌,他赢了!

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这么说吧,在去年经历一波矿难之后,不少人都以为曾靠着矿潮狂赚一笔的英伟达,会在矿难之下市值暴跌,一蹶不振。


英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?插图4但实际情况却有点微妙。。。


英伟达的股价在跌了大半年之后,从十月份开始,一路上涨,到现在,整个英伟达市值已经涨回到了 6500 亿美元,是 AMD 的 4 倍,英特尔的 6 倍。

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瞧瞧,这还是当年那个求着各位买显卡的老黄嘛?


而让英伟达的股价疯涨的,那便是他们从十多年前就开始押注的 AI 计算。


给大家一个数据,从 15 年后,英伟达的 GPU 在超算中心的市场份额就一路上涨,这几年稳居 90% 左右。

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英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?插图7在独立 GPU 市场上,英伟达的市场占有率也一度超过 80% 。

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另外,包括 YouTube Cat Finder 、 AlphaGo 、 GPT-3 、 GPT-4 在内, AI 历史上那些叫得出名的玩意,几乎都是在英伟达的硬件上整出来的。


英伟达的硬件,仿佛就是新时代的内燃机,载着 AI 时代不断前进。


差友们可能会有点疑问,为什么在 AI 爆发的时代,好像就只有老黄有好处,其它的显卡生产商们的显卡不能训练 AI 嘛?


英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?插图9能训练,但只能训练一点点。

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为啥?


这就不得不提到英伟达从 2006 年就开始着手开发一个东西—— CUDA ( 统一计算设备架构 )。


差评君简单解释一下它是干嘛的,当你想要计算一些比较庞大的运算问题时,通过 CUDA 编程,你就能充分利用 GPU 的并行处理能力,从而大幅提升计算性能。


英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?插图11差评君说一个听来的比喻。


CPU 就好比是个数学教授, GPU 就是 100 个小学生,放一道高数题下来那 100 个小学生可能会懵逼;但是放 100 道四则口算题下来,那 100 个小学生同时做肯定比数学教授快多了。

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深度学习就是上面的例子中那 100 道口算题,那个让 GPU 处理器并行运算的 “ 工具 ” 就叫 CUDA 。


一般来说,使用 CUDA 和不使用 CUDA ,两者在计算速度上往往有数倍到数十倍的差距。


既然 CUDA 这么有用,为什么其它的 GPU 厂商不去搞个竞品呢?


英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?插图13不是不去搞啊,而是他们真的没想到!


在早期, GPU 的作用只是为了加速图形渲染,各大厂商们认为它就是一个图形专用计算芯片,并没有想到把 GPU 用在其它通用计算方面。至于拿来做深度学习?以那个年代的 AI 能力,一是没有太大的必要,二是也没有人觉得它有用。

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英伟达深度学习团队的布莱恩在聊到 CUDA 时这么说道:


 “ 在 CUDA 推出十年以来,整个华尔街一直在问英伟达,为什么你们做了这项投入,却没有人使用它?他们对我们的市值估值为 0 美元。 ” 

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不过说没人用也是过于严重了。


英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?插图16其实早在 2012 年,多伦多大学的 Alex Krizhevsky 就在 ImageNet 计算机视觉挑战赛中,利用 GPU 驱动的深度学习击败了其它对手,当时他们使用的显卡是 GTX580 。

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在这之后又经过了 4 年,那些搞深度学习的人才突然意识到, GPU 的这种设计结构方式,在训练 AI 的速度上,真的是 CPU 不能比的。


而拥有了 CUDA 原生支持的英伟达 GPU ,更是首要之选。


到现在,资本们已经看到了 AI 的重要之处,为什么大家都还在卷 AI 模型,而不去卷老黄的市场呢?

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英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?插图19原因在于,它们已经很难再拿到 AI 加速芯片的入场券了。在人工智能产业上,整个深度学习的框架已经是老黄的形状了。


AI 发展的数十年间,英伟达通过对 CUDA 开发和社区的持续投入, CUDA 和各类 AI 框架深度绑定。


当今使用排行靠前的各类 AI 框架,就没有不支持 CUDA 的,也就是说你想要让你的深度学习跑的快?买张支持 CUDA 的高性能卡是最好的选择,说人话就是——买 N 卡吧。

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当然,在 CUDA 大力发展期间,也有其它公司在尝试着打破英伟达这种接近垄断的局面。


2008 苹果就提过出 OpenCL 规范,这是一个统一的开放 API ,旨在为各种不同的 GPU 型号提供一个规范,用以开发类似 CUDA 的通用计算软件框架。


但是,通用就意味着不一定好用。

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因为各大厂商 GPU 的型号繁而复杂,为了适应各种硬件,驱动版本也多如牛毛,质量参差不齐。而且缺少对应的厂商进行针对性的优化,所以,无论是哪一个版本的 OpenCL ,在同等算力下,都比不过使用 CUDA 的速度。


而且恰恰是因为 OpenCL 的通用性,想要开发支持 OpenCL 的框架,要比开发CUDA 的复杂不少。原因还是同一个,缺少官方的支持,看看英伟达对CUDA开发的工具支持吧,CUDA Toolkit,NVIDIA GPU Computing SDK以及NSight等等。


OpenCL这边,就略显寒酸了。。。


这就导致如今能支持 OpenCL 的深度学习框架寥寥无几。


举个很简单的例子,当下最火的框架 PyTorch ,就连官方都没有专门对OpenCL进行支持,还得靠着第三方开源项目才能用。

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那同为显卡供应商的 AMD ,在面对老黄如日中天的 CUDA 时,除了 OpenCL ,有没有自己的解决办法呢?


方法确实是有,但效果也确实不咋的。


英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?插图232016 年 AMD 发布了全新的开放计算平台—— ROCm ,对标的就是英伟达的 CUDA ,最关键的一点是,它还在源码级别上对 CUDA 程序进行支持。


你看,就算是老黄的死对头 AMD ,想的也不是另起炉灶,而是降低自己适配 CUDA 的门槛。。。


但是,时至今日, ROCm 依然还是只支持 Linux 平台,可能也是用的人太少了,有点摆烂的味道,毕竟,既然你支持 CUDA ,那我为什么要费尽心力去给你的 ROCm 专门编写一套支持框架呢?

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同年,谷歌也有了行动,但毕竟不是芯片制造商,谷歌只是推出了自己的 TPU 平台,专门针对自家的 TensorFlow 框架进行优化,当然原生支持的最好的也只有 TensorFlow 了。


至于英特尔那边,也推出了一个 OneAPI ,对标老黄的 CUDA ,不过由于起步较晚,现在还处于发展生态的环节,未来会怎样还不太好说。


英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?插图25所以靠着先发优势还有原生支持,导致现在的深度学习,基本上离不开英伟达的 GPU 和他的 CUDA 。

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最近大火的 ChatGPT ,就用了老黄的 HGX 主板和 A100 芯片,而老黄对此也是很有自信的说道:


 “ 现在唯一可以实际处理 ChatGPT 的 GPU ,那就只有我们家的 HGX A100 。 ” 


没错,没有其它可用的了,这就是老黄的有恃无恐。

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而随着 OpenAI 对大模型 AI 的成功验证,各家巨头对大模型 AI 的纷纷入局,英伟达的卡已经立马成了抢手货。

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所以如今的 AI 创业公司,出现了一件很有意思的现象,在他们的项目报告上,往往会搭上一句我们拥有多少块英伟达的 A100 。


当大家在 AI 行业纷纷投资淘金时,英伟达就这样靠着给大家卖水——提供 AI 加速卡,大赚特赚,关键还在于,只有它卖的水能解渴。


因为它的硬件以及工具集,已经能影响到整个 AI 产业的战局和发展速度了。

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英伟达正在“垄断”AI产业 ,国内厂商准备好了吗?插图30更可怕的是,英伟达的优势已经形成了一种壁垒,这壁垒厚到就连全球第二大 GPU 厂商 AMD 都没有办法击穿。


所以在 AI 大浪滔天的现在,能整出属于自己的 AI 大模型固然重要,但差评君却觉得,啥时候能有自己的英伟达和 CUDA 也同样不可小觑。


当然,这条路也更难。

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最后,差评君觉得在未来,我们需要抓紧突破的,绝对不只是对人工智能大模型相关的研究,更为重要的是整个计算芯片的设计,制造,以及 AI 生态的建设。


新的工业革命已经到来, AI 技术的发展不仅加速了人类生产力的发展,也加速了那些落后产能的淘汰,现在各行各业都处在变革的前夕。


强者越强,弱者无用。虽然这句话很残酷,但在AI 领域如果不奋力追上,可能真的已经不需要 “ 弱者 ” 了。


撰文:晚上吃早饭  编辑:江江 & 方糖  封面:子曰


图片、资料来源:

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