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GPU成为大模型算力军备竞赛新焦点，国产GPU能否率先打破藩篱？

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2023-10-23 03:54:23

背景

在生成式AI开创的黄金时代，GPU将犹如翱翔于浩渺天空的翅膀，赋予AI大模型行业强大的推进力。英伟达一骑绝尘，AMD紧随其后，英特尔虎视眈眈，而国产GPU厂商在经过AI的洗礼之后，加之国产替代紧迫的“引力”，不能更不应缺席这场“盛宴”。尽管高端芯片的突围实非易事，但国产GPU能否好风凭借力，率先打破藩篱？

GPU需满足的三大要素

考虑到大模型的需求，GPU要满足三大要素：一是通用，可支持模型的快速变形、快速支持新算子、快速支持新通信；二是易用，可利用现有算法模块实现、调优经验可借鉴；三是好用，可重构并行计算、访存全交换、计算全互联。

国产GPU的现状和发展

从国内GPU整体现状来看，与国外巨头的差距依然横亘，但经过前几年AI市场的淬炼之后，已然实现了国产通用GPU从0到1的突破，达到可用的程度。天数智芯的通用GPU产品天垓、智铠系列具有高性能、广通用、开发成本低的特点，广泛支持DeepSpeed、Colossal、BMTrain等各种大模型框架，基于其构成的算力集群方案不仅能够有效支持LLaMa、GPT-2、CPM、GLM等主流AIGC大模型的Pretrain和Finetune，还适配了清华、智源、复旦等在内的国内多个研究机构的开源项目，可以为行业伙伴提供一站式的大模型算力及赋能服务。

国产GPU的进阶路径

国产GPU厂商可从几十上百个卡集群的推理任务入手，相比性能层面与国外产品基本持平，然后在此基础上再逐步拓展，扩展到上千或上万个卡集群，以时间换空间。中国在应用场景上有着自己独特的优势，很多国内头部企业也正在思考如何让大模型更好的运用起来，创造出类似“新四大发明”的独特应用，实现原生技术的通用性。底层技术与市场差异化的融合将成为关键，需要国家的机制引领，以及产业链的协同创新，以共同推动全国产化进程。

GPU的长期趋势

通用GPU市场需求仍将迎来爆发式增长。天数智芯将持续自主开发好用易用的通用GPU，不断升级算力解决方案，适配支持更高效、更复杂算法的大模型，为我国大模型创新发展和应用落地提供更加坚实的算力支撑。

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