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幾nm不重要了,為什么我們根本不需要美國的高端芯片

快科技6月12日消息,據(jù)多方報道,美國商務(wù)部長盧特尼克(Howard Lutnick)近日重申,美方不會把自家最好的芯片直接給中國,而是希望以飛機(jī)零件、乙烷做為談判籌碼,希望中國移除稀土出口管制。

而就在2天前,《人民日報》刊登了與華為創(chuàng)始人任正非的一段對話,背后意義不言而喻。

在采訪中,任正非談到,芯片問題其實沒必要擔(dān)心,用疊加和集群等方法,計算結(jié)果上與最先進(jìn)水平是相當(dāng)?shù)摹?/span>

他表示,我們單芯片還是落后美國一代,我們用數(shù)學(xué)補(bǔ)物理、非摩爾補(bǔ)摩爾,用群計算補(bǔ)單芯片,在結(jié)果上也能達(dá)到實用狀況。

“硅基芯片,我們用數(shù)學(xué)補(bǔ)物理、非摩爾補(bǔ)摩爾,利用集群計算的原理,可以達(dá)到滿足我們現(xiàn)在的需求。”他說。

眾所周知,目前先進(jìn)芯片主要有兩個應(yīng)用方向,一是智能手機(jī)、電腦等尖端科技設(shè)備,二是AI訓(xùn)練需求最大的高端GPU。

先說手機(jī)、電腦芯片。手機(jī)就不用多說了,華為自家的麒麟9020等芯片已經(jīng)自給自足,包括華為鴻蒙電腦也使用了新一代麒麟芯片。華為MateBook Fold折疊電腦拆解顯示,CPU、電源、Wi-Fi芯片全是海思自研。

高端GPU此前一直依賴NVIDIA,雖然現(xiàn)在受到了出口限制,但同樣有替代品。

今年4月,國際知名半導(dǎo)體研究和咨詢機(jī)構(gòu)SemiAnalysis發(fā)布專題報道稱,華為云最新推出的AI算力集群解決方案CloudMatrix 384憑借其顛覆性的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與全棧技術(shù)創(chuàng)新,在多項關(guān)鍵指標(biāo)上實現(xiàn)對NVIDIA旗艦產(chǎn)品GB200 NVL72的超越,標(biāo)志著中國在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)里程碑式突破。

CloudMatrix 384基于384顆昇騰芯片構(gòu)建,通過全互連拓?fù)浼軜?gòu)實現(xiàn)芯片間高效協(xié)同,可提供高達(dá)300 PFLOPs的密集BF16算力,接近達(dá)到NVIDIA GB200 NVL72系統(tǒng)的兩倍。

此外,CloudMatrix 384在內(nèi)存容量和帶寬方面同樣占據(jù)優(yōu)勢,總內(nèi)存容量超出NVIDIA方案3.6倍,內(nèi)存帶寬也達(dá)到2.1倍,為大規(guī)模AI訓(xùn)練和推理提供了更高效的硬件支持。

報道分析稱,盡管單顆昇騰芯片性能約為NVIDIA Blackwell架構(gòu)GPU的三分之一,但華為通過規(guī)?;到y(tǒng)設(shè)計,成功實現(xiàn)整體算力躍升,并在超大規(guī)模模型訓(xùn)練、實時推理等場景中展現(xiàn)更強(qiáng)競爭力。

SemiAnalysis也指出,華為的工程優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在芯片層面,更在于系統(tǒng)級的創(chuàng)新,包括網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、光學(xué)互聯(lián)和軟件優(yōu)化,使得CloudMatrix 384能夠充分發(fā)揮集群算力,滿足超大規(guī)模AI計算需求。

而軟件是卡不住脖子的,借用任正非的話說——那是數(shù)學(xué)的圖形符號、代碼,一些尖端的算子、算法壘起來的,沒有阻攔索。

當(dāng)然,任正非也特別強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)理論研究的重要性。他說,當(dāng)我國擁有一定經(jīng)濟(jì)實力的時候,要重視理論特別是基礎(chǔ)理論的研究。基礎(chǔ)研究不止5至10年,一般要10年、20年或更長的時間。如果不搞基礎(chǔ)研究,就沒根。 即使葉茂,欣欣向榮,風(fēng)一吹就會倒的。

他提到,華為一年投入人民幣1800億元在研發(fā),其中約600億元從事基礎(chǔ)理論研究,不考核。 其余1,200億元左右投入在產(chǎn)品研發(fā),是要考核的。

“沒有理論就沒有突破,我們就趕不上美國?!比握钦f。

幾nm不重要了!為什么我們根本不需要美國的高端芯片


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