芯片大佬領銜，攻英偉達漏洞

作者：暢秋

最近，芯片界傳奇人物、處理器設計大佬、Tenstorrent現(xiàn)任首席執(zhí)行官吉姆·凱勒（Jim Keller）在接受采訪時表示，英偉達沒有很好地服務于很多市場，因此，Tenstorrent和其它新創(chuàng)AI處理器研發(fā)公司是有機會的。

Jim Keller曾任職于多家大牌企業(yè)，包括AMD，英特爾、蘋果和特斯拉。1998~1999年，Jim Keller在AMD主導了支撐速龍系列處理器的K7/K8架構開發(fā)工作，2008~2012年，在蘋果牽頭研發(fā)了A4、A5處理器，2012~2015年，在AMD主持K12 Arm項目和Zen架構項目，2016~2018年，在特斯拉研發(fā)FSD自動駕駛芯片，2018~2020年，在英特爾參與了神秘項目。

現(xiàn)在，Jim Keller在Tenstorrent領導AI處理器的開發(fā)，可以為英偉達昂貴的GPU提供價格合理的替代品，英偉達的GPU每個售價20,000 ~ 30,000美元或更多，Tenstorrent 稱，其Galaxy系統(tǒng)的效率是英偉達DGX的3倍，成本低33%。做高性能AI應用處理器的產(chǎn)品替代是Tenstorrent工作的一部分，但不是全部，該公司的業(yè)務宗旨是服務英偉達未能解決的市場痛點，尤其是在邊緣計算領域。

?01、邊緣計算AI地位提升

隨著海量數(shù)據(jù)持續(xù)增加，以及對計算和存儲系統(tǒng)實時性和安全性要求的提升，數(shù)據(jù)中心已經(jīng)不能滿足市場和客戶的需求，市場要求相關軟硬件系統(tǒng)提供商找到更快捷的方式來服務客戶，以提高運營效率并降低成本。

在邊緣運行AI工作負載的邊緣到云解決方案有助于滿足這一需求，將算力放在靠近數(shù)據(jù)創(chuàng)建點的網(wǎng)絡邊緣，對于要求近乎實時的應用至關重要，在本地設備上處理算法和數(shù)據(jù)等，而不是將這些工作負載傳送到云或數(shù)據(jù)中心。

隨著5G和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，AI芯片在邊緣運算領域的應用前景十分廣闊，例如，自動駕駛汽車、智慧城市等場景，都需要在終端裝置上進行實時的AI推理。為此，多家廠商紛紛推出了專用于邊緣推理的AI芯片。

在制造業(yè)，本地運行的AI模型可以快速響應來自傳感器和攝像頭的數(shù)據(jù)，以執(zhí)行重要任務。例如，汽車制造商使用計算機視覺掃描裝配線，以在車輛離開工廠之前識別車輛的潛在缺陷。在這樣的應用中，非常低的延遲和始終在線的要求使得在整個網(wǎng)絡中來回傳送數(shù)據(jù)變得不切實際。即使是少量的延遲也會影響產(chǎn)品質(zhì)量。

另外，低功耗設備無法處理大的AI工作負載，例如訓練計算機視覺系統(tǒng)所依賴的模型。從邊緣到云的整體解決方案結合了兩端的優(yōu)勢，后端云為復雜的AI工作負載提供可擴展性和處理能力，前端邊緣設備將數(shù)據(jù)和分析緊密地結合在一起，以最大限度地減少延遲。以Arduino低功耗邊緣設備為例，許多這類設備的成本不到100美元，用戶可以組合運行機器學習模型的幾臺或數(shù)千臺設備。

例如，一家農(nóng)業(yè)企業(yè)使用Arduino解決方案來最大限度地提高作物產(chǎn)量，方案涉及傳感器，這些傳感器為邊緣設備提供土壤濕度和風況等數(shù)據(jù)，以確定作物所需的水量。該技術可以幫助農(nóng)民避免過度澆水，并降低電動水泵的運行成本。再例如，一家依賴精密車床的制造商將傳感器與Arduino設備結合使用，以檢測異常情況，如微小的振動，這些振動預示著設備很可能出現(xiàn)問題。對于企業(yè)來說，定期維護比遇到導致生產(chǎn)停止的意外故障更具成本效益。

以上這些應用顯示出邊緣計算的價值和作用，從目前的應用發(fā)展情況來看，這樣的應用需求越來越多，對智能化控制的需求也在增加，這就是邊緣AI的價值所在。而像英偉達這樣的企業(yè)，其GPU等高性能芯片主要關注的是云計算和數(shù)據(jù)中心市場的AI服務器，對邊緣AI市場很少關注?；诖?，Tenstorrent等AI芯片公司就有機會了。

?02更多AI芯片公司挑戰(zhàn)英偉達

隨著各路玩家競相投入，AI芯片市場呈現(xiàn)百家爭鳴之勢。據(jù)統(tǒng)計，2019年全球AI芯片新創(chuàng)公司數(shù)量就已經(jīng)超過80家，總融資額超過35億美元。研究機構預估，到2025年，ASIC將在AI芯片市場中占據(jù)43%的比重，GPU占29%，FPGA占19%，CPU占9%。

一批AI芯片新創(chuàng)公司正在崛起，前文提到的Tenstorrent就是典型代表；Cerebras Systems則打造了有史以來最大的芯片WSE（Wafer Scale Engine），搭載了1.2兆個晶體管，讓AI運算達到了前所未有的規(guī)模；明星公司Groq則由前Google工程師創(chuàng)立，專注于打造用于AI推理的低功耗處理器。這里要介紹一下Tenstorrent的技術和產(chǎn)品，它特別看重低功耗，更適合邊緣AI應用。

據(jù)日經(jīng)新聞報道，Tenstorrent有望在2024年底發(fā)布其第二代多用途AI處理器，但沒有透露處理器的名稱。根據(jù)該公司2023年秋天發(fā)布的路線圖，打算發(fā)布其Black Hole獨立AI處理器和Quasar低功耗、低成本芯片。

早些年，但擔任Tenstorrent公司CTO的時候，Jim Keller就很看好低功耗的RISC-V架構，其團隊基于此自研了Ascalon CPU。據(jù)悉，該公司的新一代Black Hole AI芯片是基于SiFive的X280 RISC-V核設計開發(fā)的。Tenstorrent表示，即將推出的處理器之所以具有高效率和更低的成本，很重要的一個原因是避免使用高帶寬內(nèi)存（HBM），改用了GDDR6，這對于為AI推理設計的入門級AI處理器來說是很匹配的。也就是說，該公司的AI芯片架構對內(nèi)存帶寬的消耗低于競爭對手，因此成本較低。

雖然Tenstorrent尚未搶占AI處理器市場的重要份額，但該公司具有成本效益且可擴展的AI解決方案，可以滿足英偉達無法觸及的多種應用需求。

不止Tenstorrent，多家新創(chuàng)AI芯片公司也將在未來幾個季度推出類似應用的·AI芯片產(chǎn)品?？傊?，不與英偉達正面競爭，越來越多的AI市場新進入者更看重那些沒有被“綠色團隊”占據(jù)的市場。

AI芯片的創(chuàng)新一直在進行著，除了算力的提升，AI芯片在架構、功耗、整合度等方面還有很大的優(yōu)化空間。例如，通過先進的封裝技術，多個AI芯片可緊密整合，可大幅提升系統(tǒng)帶寬和能效。AI專用的內(nèi)存技術，如HBM、壓縮內(nèi)存等，也將得到更廣泛的應用。

?03挑戰(zhàn)英偉達生態(tài)系統(tǒng)

除了芯片技術創(chuàng)新，AI的生態(tài)系統(tǒng)建設也很重要。英偉達的CUDA平臺經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)形成了龐大的開發(fā)者社區(qū)和豐富的軟件資源，這是其競爭力的重要保證。其他廠商也紛紛跟進，圍繞自己的AI芯片建構生態(tài)系統(tǒng)，爭取開發(fā)者的支持。Google推出了基于TPU的TensorFlow深度學習框架，并開源了相關代碼；AMD收購了Xilinx；英特爾推出了OneAPI開發(fā)工具套件，試圖統(tǒng)一CPU、GPU和AI加速器的程序開發(fā)接口。

Arm、英特爾、高通、三星等合作組建了統(tǒng)一加速基金會(UXL)，目標之一就是取代英偉達的方案。在AI系統(tǒng)當中，芯片互聯(lián)技術很關鍵，特別是數(shù)據(jù)傳輸帶寬，對系統(tǒng)性能的發(fā)揮起著重要作用。英偉達在這方面一直在建設自家生態(tài)，該公司最新的Blackwell GPU在多芯片互連、網(wǎng)絡互連方面，將使用新推出的NVLink標準協(xié)議，在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡中，英偉達使用的是自家的InfiniBand總線。

對于英偉達這種封閉的生態(tài)系統(tǒng)，Jim Keller很看不慣，他是開放技術的忠實擁躉，對于那些封閉技術深惡痛絕。Jim Keller提出，英偉達不應該使用私有的NVLink標準協(xié)議，應該換成開放的以太網(wǎng)標準，他還認為，在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡中，英偉達不該使用InfiniBand，也應換成以太網(wǎng)，因為Infiniband雖然具備低延遲、高帶寬（最高可達200Gb/s）特性，但以太網(wǎng)能做到400Gb/s，甚至800Gb/s。

實際上，AMD、博通、英特爾、Meta、微軟、甲骨文等巨頭正在合作開發(fā)下一代超高速以太網(wǎng)(Utlra Ethernet)，其吞吐量更高，更適合AI、HPC應用。那么，新的以太網(wǎng)技術能否發(fā)展起來，并抗衡英偉達的互聯(lián)技術呢？2023年7月，多家行業(yè)巨頭成立了超級以太網(wǎng)聯(lián)盟（Ultra Accelerator Link，UALink），旨在與英偉達的InfiniBand抗衡。

AMD正在為UALink努力貢獻更廣泛的Infinity Fabric共享內(nèi)存協(xié)議和GPU專用xGMI，所有其他參與者都同意使用Infinity Fabric作為加速器互連的標準協(xié)議。英特爾高級副總裁兼網(wǎng)絡和邊緣事業(yè)部總經(jīng)理Sachin Katti表示，由AMD、Broadcom、Cisco Systems、Google、Hewlett Packard Enterprise、英特爾、Meta Platforms和Microsoft組成的Ultra Accelerator Link“推廣小組”正在考慮使用以太網(wǎng)的第一層傳輸協(xié)議和Infinity Fabric作為將GPU內(nèi)存鏈接到類似于CPU上的NUMA的巨大共享空間的一種方式。

UALink聯(lián)盟成員相信，系統(tǒng)制造商將創(chuàng)建使用UALink的設備，并允許在客戶構建他們的Pod時將來自許多參與者的加速器放入這些設備中。您可以有一個裝有AMD GPU的pod，一個裝有英特爾GPU的pod，另一個裝有一些來自其他廠商的自定義加速器的pod。該設備可以實現(xiàn)服務器設計的通用性，就像Meta Platforms和Microsoft發(fā)布的開放加速器模塊（OAM）規(guī)范一樣，系統(tǒng)板上的加速器插槽具備通用性。

據(jù)IDC統(tǒng)計，在超大規(guī)模企業(yè)、云構建者、HPC中心和大型企業(yè)中，200Gb/s和400Gb/s網(wǎng)絡的建設已經(jīng)足夠多，InfiniBand和以太網(wǎng)市場可以同時增長。以太網(wǎng)無處不在——邊緣側和數(shù)據(jù)中心——這與 InfiniBand不同，后者專門用于數(shù)據(jù)中心。IDC表示，2023年第三季度，數(shù)據(jù)中心以太網(wǎng)交換機的銷售額同比增長了7.2%。

在2022年第三季度到2023年第三季度期間，數(shù)據(jù)中心以太網(wǎng)交換機的市場規(guī)模約為200億美元，如果交換占InfiniBand收入的一半，那么數(shù)據(jù)中心以太網(wǎng)交換規(guī)模仍比InfiniBand交換大7倍左右，并且，有越來越多的AI集群遷移到以太網(wǎng)，它們正在蠶食InfiniBand的市占率。IDC表示，在以太網(wǎng)交換機市場的非數(shù)據(jù)中心部分，銷售額增長更快，2023年第三季度增長了22.2%，前三個季度總共增長了36.5%，因為很多公司升級了園區(qū)網(wǎng)絡。

2023年第三季度，數(shù)據(jù)中心、園區(qū)和邊緣側的以太網(wǎng)交換機市場規(guī)模達到117億美元，同比增長了15.8%。配套以太網(wǎng)路由器市場下降了9.4%，這并不奇怪，因為路由器越來越多地使用包括交換和路由功能的商用芯片構建。在數(shù)據(jù)中心，200Gb/s和400Gb/s以太網(wǎng)交換機的銷售額同比增長了44%，端口出貨量同比增長了63.9%。數(shù)據(jù)中心、邊緣側和園區(qū)的100Gb/s以太網(wǎng)交換機的銷售額增長了6%。

?04結語

英偉達在云計算和數(shù)據(jù)中心AI系統(tǒng)方面的優(yōu)勢非常明顯，無論是芯片行業(yè)巨頭，還是新創(chuàng)公司，要想在這一賽道與英偉達PK，難度很大，特別是新創(chuàng)公司，前些年以英偉達GPU為競品，走同一賽道的幾家小公司，日子過得都不太好，有的甚至在破產(chǎn)邊緣。只有AMD、英特爾這樣的大廠可以在同一賽道與英偉達玩一玩。

云計算和數(shù)據(jù)中心AI賽道不好追，那就主攻低功耗、低成本的邊緣側應用市場，這也是一個很大的市場，且發(fā)展空間廣闊，而目前市場上對口、適用的芯片又不多。在這種情況下，誰動手早，盡快拿出實用的產(chǎn)品，誰就能在未來競爭中占得先機。

除了AI芯片，互聯(lián)技術和標準也是一個很有潛力的投資方向，而且在數(shù)據(jù)中心和邊緣側都有機會。英偉達的互聯(lián)和總線技術不可能面面俱到，隨著AI技術不斷滲透到各行各業(yè)，以及各個性能、功耗和成本應用層級，芯片和系統(tǒng)互聯(lián)的發(fā)展空間會越來越大，大大小小的公司都在摩拳擦掌。