亚马逊:英伟达独霸时代结束？ChatGPT引爆谷歌微软芯片大战，亚马逊也入局_CHAT

来源：新智元

ChatGPT爆火之后，谷歌和微软两巨头的AI大战战火，已经烧到了新的领域——服务器芯片。

如今，AI和云计算都成了必争之地，而芯片，也成为降低成本、赢得商业客户的关键。

原本，亚马逊、微软、谷歌这类大厂，都是以软件而闻名的，而现在，它们纷纷斥资数十亿美元，用于芯片开发和生产。

各大科技巨头研发的AI芯片

ChatGPT爆火，大厂开启芯片争霸赛

根据外媒TheInformation的报道以及其他来源，这三家大厂现在已经推出或计划发布8款服务器和AI芯片，用于内部产品开发、云服务器租赁或者二者兼有。

「如果你能制造出针对AI进行优化的硅，那前方等待你的将是巨大的胜利」，研究公司Forrester的董事GlennO’Donnell这样说。

付出这些巨大的努力，一定会得到回报吗？

答案是，并不一定。

英特尔、AMD和英伟达可以从规模经济中获益，但对大型科技公司来说，情况远非如此。

亚马逊云科技与英伟达推出元宇宙千人人才计划:10月13日消息，亚马逊(AMZN.O)云科技宣布与英伟达(NVDA.O)合作，在未来两年内为英伟达初创加速计划的成员企业提供云计算资源支持。双方还将携手推出“元宇宙千人人才计划”，为使用NVIDIA Omniverse的元宇宙领域初创公司提供额外的云计算资源支持。(金十)[2022/10/13 14:26:30]

它们还面临着许多棘手的挑战，比如需要聘请芯片设计师，还要说服开发者使用他们定制的芯片构建应用程序。

不过，大厂们已经在这一领域取得了令人瞩目的进步。

根据公布的性能数据，亚马逊的Graviton服务器芯片，以及亚马逊和谷歌发布的AI专用芯片，在性能上已经可以和传统的芯片厂商相媲美。

亚马逊、微软和谷歌为其数据中心开发的芯片，主要有这两种：标准计算芯片和用于训练和运行机器学习模型的专用芯片。正是后者，为ChatGPT之类的大语言模型提供了动力。

此前，苹果成功地为iPhone，iPad和Mac开发了芯片，改善了一些AI任务的处理。这些大厂，或许正是跟苹果学来的灵感。

在三家大厂中，亚马逊是唯一一家在服务器中提供两种芯片的云服务商，2015年收购的以色列芯片设计商AnnapurnaLabs，为这些工作奠定了基础。

英伟达为个人创作者免费提供元宇宙构建软件:金色财经报道，在周二拉斯维加斯举行的消费电子展上，英伟达向个人创作者和艺术家免费提供了实时 3D 设计协作和虚拟世界模拟平台 Omniverse 。Nvidia 表示 Omniverse 已被超过 100,000 名创作者下载。Omniverse 结合了图形、人工智能 (AI)、模拟工具和可扩展计算，帮助设计师和创作者从他们的笔记本电脑或工作站制作 3D 资产和场景。Omniverse 能够将通常使用不兼容工具制作的独立 3D 设计世界连接到共享的虚拟场景中。英伟达宣布为 Omniverse 扩展新功能，例如一键协作工具 Nucleus Cloud，以及英伟达合作伙伴构建的新连接器、扩展和资产库。新的生态系统合作伙伴包括 3D 市场和数字资产库 TurboSquid by Shutterstock、CGTrader、Sketchfab 和 Twinbru。（coindesk）[2022/1/5 8:25:41]

谷歌在2015年推出了一款用于AI工作负载的芯片，并正在开发一款标准服务器芯片，以提高谷歌云的服务器性能。

相比之下，微软的芯片研发开始得较晚，是在2019年启动的，而最近，微软更加快了推出专为LLM设计的AI芯片的时间轴。

而ChatGPT的爆火，点燃了全世界用户对于AI的兴奋。这更促进了三家大厂的战略转型。

加密矿企Hive Blockchain与英伟达签订6600万美元的GPU采购协议:金色财经报道，加密货币矿企Hive Blockchain已加入英伟达网络云服务提供商计划，并签订了总合同价值为6600万美元的GPU采购协议。这些GPU将在2021年剩余的几个月交付，交付量将每月增加。[2021/7/2 0:21:34]

ChatGPT运行在微软的Azure云上，使用了上万块英伟达A100。无论是ChatGPT，还是其他整合进Bing和各种程序的OpenAI软件，都需要如此多的算力，以至于微软已经为开发AI的内部团队分配了服务器硬件。

在亚马逊，首席财务官BrianOlsavsky在上周的财报电话会议上告诉投资者，亚马逊计划将支出从零售业务转移到AWS，部分原因是投资于支持ChatGPT所需的基础设施。

在谷歌，负责制造张量处理单元的工程团队已经转移到谷歌云。据悉，云组织现在可以为TPU和在其上运行的软件制定路线图，希望让云客户租用更多TPU驱动的服务器。

谷歌：为AI特调的TPUV4

早在2020年，谷歌就在自家的数据中心上部署了当时最强的AI芯片——TPUv4。

分析：加密货币价格飙升可能会提振对英伟达图形处理器的需求:据媒体消息，最近加密货币价格的飙升可能会提振对英伟达图形处理器的需求。这些芯片是为视频游戏设计的，但也用于以太坊等加密货币的挖矿。这个过程涉及匹配和更新加密货币交易以换取回报，价格越高，利润越高。以太坊的价格现在已经回到1000美元以上，而且自圣诞节以来几乎翻了一番，加密驱动的需求可能会影响到英伟达第四财季的销售，该财季将于本月结束。加拿大皇家银行的高管Mitch Steves周二在一份报告中表示，以太坊超过1000美元意味着对高端图形芯片的强劲需求。（华尔街日报）[2021/1/6 16:34:49]

不过直到今年的4月4日，谷歌才首次公布了这台AI超算的技术细节。

相比于TPUv3，TPUv4的性能要高出2.1倍，而在整合4096个芯片之后，超算的性能更是提升了10倍。

同时，谷歌还声称，自家芯片要比英伟达A100更快、更节能。对于规模相当的系统，TPUv4可以提供比英伟达A100强1.7倍的性能，同时在能效上也能提高1.9倍。

对于相似规模的系统，TPUv4在BERT上比A100快1.15倍，比IPU快大约4.3倍。对于ResNet，TPUv4分别快1.67倍和大约4.5倍。

动态 | 英伟达首席财务官宣布正式终止加密货币业务:据CCN报道，英伟达首席财务官Colette Kress宣布正式终止其加密货币业务，Kress表示“相信我们已经到达了一个正常的时期，而我们期待在前进的过程中基本上没有加密货币，我们的营收预期是，加密货币的专用产品本季度带来约1亿美元收入，但实际营收为1800万美元，而我们现在预计未来的贡献可以忽略不计。”Nvidia的首席执行官Jensen Huang 对Kress的负面情绪表示赞同，并补充说，随着加密货币的价格下降趋势，其以加密货币为主的采矿芯片的盈利能力大幅下降。[2018/8/22]

另外，谷歌曾暗示，它正在研发一款与NvidiaH100竞争的新TPU。谷歌研究员Jouppi在接受路透社采访时表示，谷歌拥有「未来芯片的生产线」。

微软：秘密武器雅典娜

不管怎么说，微软在这场芯片纷争中，依旧跃跃欲试。

此前有消息爆出，微软秘密组建的300人团队，在2019年时就开始研发一款名为「雅典娜」的定制芯片。

根据最初的计划，「雅典娜」会使用台积电的5nm工艺打造，预计可以将每颗芯片的成本降低1/3。

如果在明年能够大面积实装，微软内部和OpenAI的团队便可以借助「雅典娜」同时完成模型的训练和推理。

这样一来，就可以极大地缓解专用计算机紧缺的问题。

彭博社在上周的报道中，称微软的芯片部门已与AMD合作开发雅典娜芯片，这也导致AMD的股价在周四上涨了6.5%。

但一位知情者表示，AMD并未参与其中，而是在开发自己的GPU，与英伟达竞争，并且AMD一直在与微软讨论芯片的设计，因为微软预计要购买这款GPU。

亚马逊：已抢跑一个身位

而在与微软和谷歌的芯片竞赛中，亚马逊似乎已经领先了一个身位。

在过去的十年中，亚马逊在云计算服务方面，通过提供更加先进的技术和更低的价格，一直保持了对微软和谷歌的竞争优势。

而未来十年内，亚马逊也有望通过自己内部开发的服务器芯片——Graviton，继续在竞争中保持优势。

作为最新一代的处理器，AWSGraviton3在计算性能上比上一代提高多达25%，浮点性能提高多达2倍。并支持DDR5内存，相比DDR4内存带宽增加了50%。

针对机器学习工作负载，AWSGraviton3比上一代的性能高出多达3倍，并支持bfloat16。

基于Graviton3芯片的云服务在一些地区非常受欢迎，甚至于达到了供不应求的状态。

亚马逊另一方面的优势还表现在，它是目前唯一一家在其服务器中提供标准计算芯片和AI专用芯片云供应商。

早在2019年，亚马逊就推出了自己的AI推理芯片——Inferentia。

它可以让客户可以在云端低成本运行大规模机器学习推理应用程序，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、个性化和欺诈检测。

而最新的Inferentia2更是在计算性能提高了3倍，加速器总内存扩大了4倍，吞吐量提高了4倍，延迟降低到1/10。

在初代Inferentia推出之后，亚马逊又发布了其设计的主要用于AI训练的定制芯片——Trainium。

它对深度学习训练工作负载进行了优化，包括图像分类、语义搜索、翻译、语音识别、自然语言处理和推荐引擎等。

在一些情况下，芯片定制不仅仅可以把成本降低一个数量级，能耗减少到1/10，并且这些定制化的方案可以给客户以更低的延迟提供更好的服务。

撼动英伟达的垄断，没那么容易

不过到目前为止，大多数的AI负载还是跑在GPU上的，而英伟达生产了其中的大部分芯片。

据此前报道，英伟达独立GPU市场份额达80%，在高端GPU市场份额高达90%。

20年，全世界跑AI的云计算与数据中心，80.6%都由英伟达GPU驱动。21年，英伟达表示，全球前500个超算中，大约七成是由自家的芯片驱动。

而现在，就连运行ChatGPT的微软数据中心用了上万块英伟达A100GPU。

一直以来，不管是成为顶流的ChatGPT，还是Bard、StableDiffusion等模型，背后都是由每个大约价值1万美元的芯片英伟达A100提供算力。

不仅如此，A100目前已成为人工智能专业人士的「主力」。2022人工智能现状报告还列出了使用A100超级计算机部分公司的名单。

显而易见，英伟达已经垄断了全球算力，凭借自家的芯片，一统江湖。

根据从业者的说法，相比于通用芯片，亚马逊、谷歌和微软一直在研发的专用集成电路芯片，在执行机器学习任务的速度更快，功耗更低。

O’Donnell董事在比较GPU和ASIC时，用了这样一个比较：「平时开车，你可以用普锐斯，但如果你必须在山上用四轮驱动，用吉普牧马人就会更合适。」

然而尽管已经做出了种种努力，但亚马逊、谷歌和微软都面临着挑战——如何说服开发者使用这些AI芯片呢？

现在，英伟达的GPU是占主导地位的，开发者早已熟悉其专有的编程语言CUDA，用于制作GPU驱动的应用程序。

如果换到亚马逊、谷歌或微软的定制芯片，就需要学习全新的软件语言了，他们会愿意吗？

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