“拖后腿”的芯片技术

57 0 0

文章摘要

Nvidia的股价在本周二超越苹果，成为全球最有价值的公司，这是继今年6月之后再次取得的辉煌成就。在过去两年中，Nvidia凭借其GPU的强大算力，在AI时代取得了巨大成功。GPU技术的发展速度极快，特别是在生成式AI市场的推动下，预计到2027年全球市场规模将达到1454亿美元。GPU作为加速计算的主要工具，其性能的提升对于大模型的突破至关重要。Nvidia的GPU架构从Fermi到Hopper再到Blackwell，每次升级都带来了性能和能效的显著提升，性能在八年内提升了1000多倍，而价格仅上涨了7.5倍。

尽管GPU技术取得了显著进步，但其快速发展也带来了新的问题，尤其是互联技术和存储技术的滞后。大型语言模型和推荐系统的训练需要在成千上万的GPU集群上进行，这使得互联技术变得尤为关键。传统的PCIe接口带宽已难以支撑日益增大的数据传输需求，而Nvidia开发的NVLink和Infiniband技术提供了高带宽和低延迟的数据传输，但这些都是Nvidia的专有技术。为了应对这一瓶颈，行业开始寻求替代方案，如超级以太网联盟（UEC）和UALink联盟的成立，旨在开发开放的行业标准以对标Nvidia的互联技术。

存储技术的进步也显得吃力。AI、机器学习和大数据推动下的数据量指数级增长，要求存储技术必须紧随其后。高带宽内存（HBM）已成为焦点，尤其是在大模型训练所需的GPU芯片中。SK海力士作为HBM技术的领先者，正在加速推进技术的更新迭代。然而，存储技术的滞后给高性能计算带来了多重挑战，包括计算能力浪费、AI训练效率下降和大规模数据处理的障碍。为了解决这些问题，业界提出了存算一体和智能存储架构等潜在解决方案。

总结来说，在快速演变的技术生态系统中，多技术协同升级已成为推动新兴技术发展的核心动力。要实现算力的持续增长，GPU、互联、存储等技术必须协调发展。对于Nvidia等科技巨头而言，推动GPU与其他关键技术的协同进化，解决存储、互联的瓶颈，将是未来几年中的主要挑战。