冲破一切破解版 (新安卓-冲破英伟达算力霸权!科技巨头搞了个)

分类:最新资讯 - 时间:2024-03-29 - 浏览:

冲破英伟达算力霸权!科技巨头搞了个“新安卓”

过去一年多,硅谷掀起的生成式 AI 反派席卷环球,并愈演愈烈。而在这场反派中有两条十分显著的主线: 一是基础技术的退化,以 GPT、Gemini 为代表的大模型继续向着 AGI(通用人工智能)迭代; 二是现象级运行的涌现,生成式 AI 在不同畛域、不同场景下的运行狂潮在逐渐扭转人类的生存和上班形式,比如雷科技尤其关注的AI配件畛域,就产生了AI手机、AI PC、AI电视、AI家电、AI清洁等新运行。 在两条主线下,还有一条关于算力的「暗线」。 对 AI 的开展来说,算力充足曾经不是一天两天的疑问,时至今天各大公司都还在继续抢购 GPU,更确切地说,是英伟达的上流 GPU: 假设说《沙丘》是「得香料者得天下」,那 AI 行业就是「得英伟达 GPU 者得天下」。 图/英伟达 这也让整个行业关于英伟达 GPU 又爱又恨,一方面是基于 CUDA 平台的英伟达上流 GPU 可以便捷、高效地启动人工智能训练,另一方面是一切人都过于依赖英伟达这一家公司。 01 CUDA是英伟达AI的基石 关于英伟达 GPU 成功要素的剖析曾经很多了,其外围关键还是英伟达 GPU 自身的高功能(包含互连功能),加上 CUDA 平台带来的软配件协同效应。英伟达在配件自身上的长处并不难跨越,疑问关键在于软件,在于 CUDA 平台。 在前段期间的GTC 2024揭幕演讲上,老黄也回忆了英伟达的开展史。 2014年,黄仁勋初次强调机器学习的关键性,过后AlphaGo尚未打败李世石,深度学习并未引发环球级关注。不过过后英伟达已提出CUDA(通用计算平台)的概念,在许多人还在把英伟达当作「游戏显卡」的制作商时,其走在了 AI 改革前沿。 不过最后,CUDA的运行场景关键是迷信计算,就是相似于气象模拟、物理模拟、动物消息学等专业钻研,运行场景很有价值,但却狭窄。正由于此,英伟达的CUDA不时没有关上市场,带给英伟达的报答无法与对应的巨量研发投入婚配。黄仁勋每年都须要向董事会解释,为什么英伟达要坚持做CUDA? 其实过后老黄也不知道,英伟达的CUDA会在未来几年,先后迎来区块链“挖矿”、AI大模型计算等计算场景,实在泼天贫贱。 (图源:英伟达) 短短两年期间,英伟达经过H100、H200 芯片,缔造了万亿AI帝国,市值已逾越亚马逊等传统豪强,依照这样的势头,在可见的未来,逾越苹果、微软成为环球头等巨头也不是没有或者。 如今,英伟达的“卡”供不应求,不只是字节、百度等中国科技巨头在抢着囤卡以应答极其状况,硅谷科技巨头如微软、Meta,也全都在找老黄买卡。 在被称为AI运行元年的2024,英伟达的CUDA(通用计算平台)正如其名,变得通用起来,从大言语模型、对话式AI、边缘计算等底层技术,到智能座舱、智能驾驶、人形机器人等运行场景,再到AI手机、AI PC、AI家电、AI搜查、AI绘画等运行,以及未来的气象预测、计算光刻与6G网络,AI正无处不在,英伟达的计算也无处不在,成为“通用计算”。 当英伟达的卡以及CUDA平台越来越关键时,其余科技巨头看到了“制霸”危机: 一方面,英伟达的卡多少钱不菲,且领有相对定价权,厂商们囤积GPU卡要给英伟达巨额资金,结果就是:做AI的不必定赚钱(以后简直都不赚钱),英伟达却赚爆了。 另一方面,科技巨头被英伟达卡了脖子。英伟达可以选择最顶尖的卡先给谁,给多少,给不给。此外,英伟达也附丽GPU的计算资源向下层业务拓展,涉足云等业务,与科技巨头构成必定的竞争。 理想上从 2023 年末尾,很多芯片厂商和大模型厂商都看法到了这些疑问,纷繁宿愿经过另建一套软件平台对立英伟达的 CUDA。不能说一切尝试都失败了,只能说目前还没有产生真正的应战者。 如今,一个新联盟和开源平台,或者会彻底扭转英伟达 CUDA 一家独大的局面——似乎现在谷歌振臂高呼组建的OHA联盟以及开源的安卓对立苹果普通。因缘际会的是,在这一轮冲破CUDA霸权的抗争中,谷歌依然表演了至关关键的角色,安卓营垒的高通、ARM们也在施展各自的关键作用。 日光之下,无新事。 02 巨头组建联盟镇压CUDA 「整个行业都宿愿无能掉 CUDA,包含谷歌、OpenAI 等公司都在千方百计让人工智能训练愈加放开。咱们以为 CUDA 的护城河既浅又窄。」在去年年底的一场优惠上,英特尔 CEO 帕特·基辛格(Pat Gelsinger)语出惊人地指出了关于英伟达 CUDA 平台的看法。 但即使基辛格以为 CUDA 的护城河「既窄又浅」,他也明白应战在人工智能训练上应战英伟达,绝非易事。 依据路透社报道,Linux 基金会联结英特尔、谷歌、高通、ARM 以及三星等公司成立了一致减速基金会(UXL),以英特尔的 oneAPI 为终点,正在开发一套开源软件套件,准许人工智能开发者在任何 AI 芯片上运转他们的代码。 图/ UXL 这里须要便捷引见下,oneAPI 是英特尔的一致编程模型和软件开发框架,可以让开发者无需对代码启动严重修正,就能借助 oneAPI 成功跨配件架构(包含英特尔的 CPU、GPU 和 FPGA)的程序开发。 便捷来说,UXL 就是在 oneAPI 的基础上更进一步,要成功更宽泛的跨架构跨平台支持,解除芯片配件与软件的强绑定相关。 而汇合了芯片厂商、大模型厂商以及晶圆代工厂的 UXL,无疑是想取代英伟达 CUDA 平台,成为环球人工智能开发者的首选开发平台。高通人工智能和机器学习主管 Vinesh Sukumar 就明白示意: 「咱们实践上是在向开发者展现如何从英伟达平台迁徙进去。」 甚至,UXL 最终也将支持英伟达的配件和代码。 而除了最后介入的开创成员,UXL 还吸引了包含亚马逊 AWS、微软 Azure 以及多家芯片厂商。同时依据规划,UXL 估量在往年上半年确定技术规范,在年底前将技术细节完善成熟。 至于 UXL 能不能成功代替掉 CUDA,成为环球人工智能开发者的首选平台,显然还须要一系列的证明,毕竟逾越 CUDA: 真的很难。 03 对立CUDA,究竟难在哪里? 首先咱们须要明白,CUDA 既是一种编程言语,也是一种编译器。 作为编程言语,CUDA 是开发者经过 CUDA 与底层配件(GPU)沟通、调用算力的一种形式,新建一套新的编程言语并不难。作为编译器,CUDA 无疑有很高的功能,这象征着开发者可以经过 CUDA 在 GPU 上更高效地口头程序,用更容易了解的话说: CUDA 可以高效地利用 GPU 的峰值算力。 CUDA,图/英伟达 思考到当天人工智能训练关于大算力、高功能的谋求,也无怪乎开发者关于 CUDA 的偏爱。 但实践上英伟达在这两个层面上绝非天下无敌,尤其是 OpenAI 开源的 Triton,不只能在英伟达的 GPU 上成功凑近 CUDA 的口头效率,还在兼并 AMD ROCm(对标 CUDA)等平台的代码,兼容更多的 GPU。 CUDA 难以被撼动的关键在于,它还是一种生态。 去年台北电脑展上,老黄泄漏有 400 万开发者正在经常使用 CUDA 计算平台。而且在过去十几年间(CUDA 推出于 2007 年),CUDA 曾经积攒了少量的高功能程序库以及框架代码。这也是为什么虽然连 OpenAI 都吐槽用 CUDA 为 GPU 编程的难度,但更多开发者还是基于 CUDA,而不是 Triton 启动开发。 另一方面,英伟达的软配件协同设计也让这种长处愈加牢无法破。 要知道,Triton 可以兼容英伟达的 GPU,其余 GPU 也可以兼容 CUDA,甚至在效率上青出于蓝也并非无法能。但软件适配配件须要期间,尤其是在 GPU 上须要更长的期间。 这象征着英伟达一旦颁布新的 GPU 和 CUDA 版本,不论是兼容 CUDA 还是兼容英伟达的 GPU,就须要从新追逐英伟达的脚步。 (老黄最新颁布的 Blackwell,图/英伟达) 所以某种水平上,能打败英伟达的只要驳回软配件协同设计的战略,同时领有弱小的芯片才干和软件才干。 04 用“安卓形式”,冲破英伟达算力霸权 谷歌领有自己的 TPU、XLA 计算平台,还有自己的大模型和一系列算力「进口」。但谷歌这套并不外卖,所以包含 Authropic(Claude 母公司)、Midjourney 都是经过谷歌云经常使用这一套算力处置方案,而没有选用购置英伟达的 GPU。 从这角度来看,UXL 虽然汇集了从晶圆代工厂到芯片厂商,再到云计算和大模型厂商,涵盖了 AI 芯片的关键高低游,但真正的应战还在于不同成员之间的协同,这也是 UXL 能不能成功的关键。 假设没有足够的利益捆绑,每一个“联盟”都难成气象,汇集得多高调,松散就有多迅猛。安卓生态能成功的关键在于,系统平台、半导体、配件、开发者等等介入者能各取所需,一同将蛋糕做大。UXL 能否能构成雷同的正循环效应?当下,咱们不知道答案。 年终,OpenAI Sam Altman 语不惊人死不休,曝出方案筹集 7 万亿美元处置 AI 面对的算力疑问。虽然这个数字惊掉了一切人的下巴,但也再一次性地说明了,以 OpenAI 为代表的人工智能行业关于算力的极度渴求——在微软支持下,OpenAI也在规划自有芯片体系。 总而言之,英伟达不能满足一切人,一切人也不满足于只要一家英伟达。换句话说,不论 UXL 能不能成功,谷歌会不会扭转战略,一切人都会继续应战英伟达: 直到冲破算力霸权。 检查原图 518K 新安卓 揭发

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