調查英偉達是中國GPU自主化一步險棋(11)

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2024-12-11 09:32:34 投資界

英偉達的優(yōu)勢在于一個全方位的技術體系,，從高帶寬內存到高性能互聯(lián),，從一體化數(shù)據(jù)中心解決方案到規(guī)模化GPU集群的部署,，每一個環(huán)節(jié)都構成了其不可忽視的壁壘,。要實現(xiàn)全面替代，國產(chǎn)GPU必須逐一擊破這些核心障礙,。

1.HBM（高帶寬內存）：數(shù)據(jù)吞吐的極限挑戰(zhàn)

在AI訓練和科學計算中,，GPU的性能不僅取決于算力，更受制于數(shù)據(jù)吞吐能力,。英偉達通過HBM（高帶寬內存）技術實現(xiàn)了超高的數(shù)據(jù)帶寬,，其最新的H100GPU搭載HBM3內存,，帶寬高達3TB/s。這一指標對于處理大規(guī)模訓練數(shù)據(jù),、加速模型收斂至關重要,。

目前，國產(chǎn)GPU大多仍采用傳統(tǒng)的GDDR顯存,。雖然GDDR在中低端應用中尚可一戰(zhàn),，但面對高強度AI訓練場景，內存帶寬成為*的性能瓶頸,。此外,，HBM技術由少數(shù)國際存儲廠商壟斷，國產(chǎn)替代還處于研發(fā)初期,。

國產(chǎn)GPU廠商需要加速與本土存儲企業(yè)（如長江存儲,、兆易創(chuàng)新）的合作，推動HBM技術的國產(chǎn)化進程,。同時,，在設計中優(yōu)化片上緩存（如SRAM）以提升數(shù)據(jù)處理效率，彌補短期內HBM不足的劣勢,。

2.高性能互聯(lián)技術：多卡協(xié)同的關鍵難題

AI模型的規(guī)模正在不斷擴大,，從數(shù)億參數(shù)擴展到千億甚至萬億級別。這種規(guī)模下,，單卡性能已無法滿足計算需求,，多GPU協(xié)同成為主流解決方案。英偉達的NVLink技術通過高帶寬,、低延遲的互聯(lián)方式,，將多塊GPU整合為統(tǒng)一的計算資源，其在大規(guī)模集群中的表現(xiàn)尤為出色,。

國產(chǎn)GPU在多卡協(xié)同方面的能力相對較弱,，目前尚無可與NVLink匹敵的高效互聯(lián)技術。多卡通信帶寬不足,、延遲過高的問題,，直接制約了國產(chǎn)GPU在大規(guī)模AI訓練任務中的應用。

國產(chǎn)GPU需要研發(fā)自主的高性能互聯(lián)技術,，支持多卡間的高速數(shù)據(jù)交換，同時優(yōu)化GPU與CPU之間的通信效率,。與國內CPU廠商（如飛騰,、海光）合作，構建兼容性強的異構計算架構,，是實現(xiàn)這一目標的關鍵,。

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