要價25萬“天價芯片”進(jìn)入黑市，英偉達(dá)再為中國推“改良”芯片，皆非良策！

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/吳子鵬）今年10月17日，美政府更新了針對人工智能（AI）芯片的出口管制規(guī)定，包括限制向中國出口更先進(jìn)的人工智能芯片和半導(dǎo)體設(shè)備。數(shù)日后，該措施的執(zhí)行時間從2023年11月16日生效改為立即執(zhí)行，這給中國AI科技企業(yè)造成了很大的困擾。

根據(jù)新的出口管制規(guī)定，英偉達(dá)的A800和H800等芯片對華出口將受到限制。另外，根據(jù)英偉達(dá)公司的官方公告，新措施影響適用于“總處理性能（TPP）”為 4800 或更高，并為數(shù)據(jù)中心設(shè)計或銷售的產(chǎn)品，包括但不限于A100、A800、H100、H800和L40S的出貨。

由于英偉達(dá)芯片受限，有經(jīng)銷商人士爆料稱，有人開始在垂直社群中喊話出售面臨美國出口管制的英偉達(dá)高端芯片，包括英偉達(dá)的A100和H100都有渠道拿到貨。這些貨來自海外的黑市，能夠發(fā)貨到大陸的指定地點。目前，有資源的人都宣稱，“整機現(xiàn)貨，欲購從速”。不過，這些芯片現(xiàn)貨的價格并不便宜，比如A100芯片此前的價格為10萬左右，黑市的價格為25萬。

必須提醒的是，我們不能排除有些人想要渾水摸魚騙人錢財，這在黑市交易中是很難避免的。同時，黑市少量的現(xiàn)貨對于真正需要高性能AI芯片的大企業(yè)而言也是杯水車薪。目前，行業(yè)還是需要從正規(guī)渠道來解決問題。

英偉達(dá)再推3款中國“改良”芯片

日前，有外媒報道稱，從產(chǎn)業(yè)鏈人士處了解到，英偉達(dá)現(xiàn)已開發(fā)出針對中國的最新改良版系列芯片：HGX H20、L20 PCle和L2 PCle。知情人士稱，最新三款芯片是由H100改良而來，英偉達(dá)最快或?qū)⒂诒驹?6日之后公布，國內(nèi)廠商最快將在這幾天拿到產(chǎn)品。

目前，英偉達(dá)尚未正面回應(yīng)這一消息。不過，根據(jù)美國最新的措施，預(yù)計這些“改良”芯片相較于H100會出現(xiàn)很大的性能閹割。

我們在此前的報道中有提到，H100是受到新規(guī)3A090a限制的，這條規(guī)則的具體標(biāo)準(zhǔn)為：a) 綜合運算性能（Total Processing Performance，TPP）達(dá)到4800，或b) 綜合運算性能達(dá)到1600，同時“性能密度”(Performance Density，PD)達(dá)到5.92。

不過，想要能夠供貨，實際上是要低于新規(guī)對于次高性能芯片限制的，也就是3A090b規(guī)則：a) 綜合運算性能達(dá)到2400但低于4800，性能密度達(dá)到1.6但低于5.92；b) 綜合運算性能達(dá)到1600，性能密度達(dá)到3.2但低于5.92。

因此，預(yù)計這些“改良”芯片需要在工藝、核心數(shù)量、帶寬和內(nèi)存等方面出現(xiàn)大幅度閹割，才能夠滿足最新的措施，很難想象這需要把H100芯片改成什么樣。如果爆料消息屬實，我們在16號將能夠全面了解這些芯片的具體性能。

另外，我們前面的報道也提到了，英特爾也在推出自己的“改良”芯片，屬于Gaudi 2的“改良”版本。

國產(chǎn)AI芯片的三大突圍之路

依靠國際芯片大廠不斷降低改良標(biāo)準(zhǔn)來救急，很顯然不是長久之計。這種策略就像溫水煮青蛙，隨著美國限制措施步步收緊，這些“改良”芯片的性能只能越來越低，最終讓中國AI科技公司無法進(jìn)行訓(xùn)練和推理等工作。

從目前產(chǎn)業(yè)的布局來看，國產(chǎn)AI芯片基于現(xiàn)狀有三大突圍的方式。首先當(dāng)然是近來熱門的Chiplet+先進(jìn)封裝，基于先進(jìn)封裝集成技術(shù)的Chiplet技術(shù)已成為驅(qū)動設(shè)計效率提升的重要演進(jìn)路徑。Chiplet技術(shù)最吸引人的點在于，如同搭積木一樣，把一些預(yù)先在工藝線上生產(chǎn)好的實現(xiàn)特定功能的芯片裸片，再借助先進(jìn)封裝技術(shù)集成在一起，從而形成一個系統(tǒng)級芯片。

從芯片制造環(huán)節(jié)來說，Chiplet+先進(jìn)封裝確實最適合目前的中國芯片產(chǎn)業(yè)，降低了對先進(jìn)制程的需求，還能夠降低大規(guī)模芯片設(shè)計的門檻，同時降低制造成本，提升芯片良率。還有一點是和魏教授觀點契合的是，那就是Chiplet+先進(jìn)封裝不依賴傳統(tǒng)的EDA工具，國產(chǎn)EDA工具可以避開傳統(tǒng)EDA巨頭的技術(shù)壁壘，建立統(tǒng)一的EDA設(shè)計工具的國產(chǎn)化標(biāo)準(zhǔn)。

從IP角度來說，Chiplet+先進(jìn)封裝也能夠為***設(shè)計公司提供更廣闊的空間。傳統(tǒng)大型SoC，芯片和IP、制程的綁定非常緊密，所以巨頭近乎壟斷市場。在Chiplet理念下，***設(shè)計公司能夠在IP層面進(jìn)行獨立的差異化創(chuàng)新，更加有利于數(shù)據(jù)加速單元等IP的性能提升，也更加能夠發(fā)揮***公司數(shù)量眾多的優(yōu)勢。

Chiplet+先進(jìn)封裝是一種硬件角度的系統(tǒng)級創(chuàng)新，實際上國產(chǎn)AI芯片公司還有一條軟硬件融合的系統(tǒng)級創(chuàng)新之路。也就是說，我們從應(yīng)用方案立項最開始就將軟硬件融合的理念植入進(jìn)去，硬件功能軟件化便是這方面很有代表性的一個案例。此時，方案的軟硬件都開始具備可編程的能力，甚至是架構(gòu)都是靈活可變的。注意，這里的硬件可編程，并不是指目前CPU+XPU，或者是FPGA的形式，而是一種能夠積極響應(yīng)軟件可編程的新硬件架構(gòu)，國內(nèi)也有一些研究機構(gòu)和芯片公司在這個領(lǐng)域進(jìn)行摸索。

第三個路徑就是新技術(shù)和新工藝。AI應(yīng)用尤其是大模型類型的應(yīng)用對于芯片性能還是有很高的要求的，要不然也不會出現(xiàn)英偉達(dá)近乎壟斷市場的局面。由于技術(shù)壁壘和工藝的問題，國內(nèi)現(xiàn)階段的算力芯片廠商按照之前的路徑勉強做到替代，但是下一步由于制程的限制就會很難走下去了。那么，新技術(shù)和新工藝就顯得會更加有前景。

在新技術(shù)方面，類腦芯片、存算一體芯片和光子芯片都是值得探索的路徑，量子芯片當(dāng)然也是一個方向，不過相對而言這條路見效要很晚。

類腦芯片是一種結(jié)合了微電子技術(shù)和新型神經(jīng)形態(tài)器件的AI處理器，旨在模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，以突破“馮·諾依曼瓶頸”，實現(xiàn)超低功耗和并行計算能力。類腦計算被認(rèn)為是后摩爾定律時代一項重要技術(shù)，目前企業(yè)端像靈汐科技，科研機構(gòu)如清華大學(xué)很多都在研究類腦芯片。

存算一體是在存儲器中嵌入計算能力，以新的運算架構(gòu)進(jìn)行二維和三維矩陣乘法/加法運算，也被認(rèn)為是突破AI算力瓶頸的關(guān)鍵性技術(shù)。目前，國內(nèi)像知存科技、閃億半導(dǎo)體、憶芯科技、億鑄科技等公司都在做這方面的研究。

中科創(chuàng)星創(chuàng)始合伙人、陜西光電子先導(dǎo)院執(zhí)行院長米磊此前表示，“光子技術(shù)產(chǎn)業(yè)革命是我國在光電半導(dǎo)體領(lǐng)域60年一遇的‘換道超車’重要機遇。”在《光子時代：光子產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》發(fā)布時他提到，光子芯片具有的物理性能優(yōu)勢，可為信息獲取、傳輸、計算、存儲、顯示等技術(shù)需求大幅降低信息連接所需的成本、復(fù)雜性和功率損耗。在機器學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域，光子芯片的潛力是巨大的。

過去這些年，半導(dǎo)體領(lǐng)域發(fā)展太匆忙了，很多時候一個技術(shù)出現(xiàn)優(yōu)勢之后，作為競爭的技術(shù)就會被冷落，就像FD-SOI工藝一樣，其和傳統(tǒng)的FinFET工藝相比處于明顯的落后位置。不過，兩種技術(shù)曾經(jīng)是競爭對手。曾經(jīng)IBM、AMD和其他主要芯片供應(yīng)商使用SOI生產(chǎn)了很多產(chǎn)品。當(dāng)然FD-SOI是因為晶圓成本等因素輸?shù)袅?8nm之爭，如今國產(chǎn)AI芯片在FinFET路徑上舉步維艱，重新打磨FD-SOI也不失為一種突圍策略。

結(jié)語

相信大部分業(yè)者都會有相同的感覺，英偉達(dá)和英特爾大概率會推出的“改良”芯片并非長久之計，美政府的目標(biāo)是限制中國在尖端AI技術(shù)方面的發(fā)展，如果這些“改良”芯片仍然發(fā)揮推動作用，被禁止出口只是時間問題，直到英偉達(dá)和英特爾能夠出口的芯片不再適用于AI計算。

所以說，寄希望于“改良”芯片并不是長久之計，高價去黑市買芯片就更不是了。想要走出國產(chǎn)AI芯片自己的路，就需要更多的創(chuàng)新技術(shù)，如類腦芯片、存算一體芯片和光子芯片等，也包括未來的量子計算芯片。同時，國內(nèi)科技企業(yè)也需要轉(zhuǎn)變思維，不能沿著軟硬件解耦的老路繼續(xù)走下去，軟硬件融合的系統(tǒng)級創(chuàng)新也是非常重要的，這時候我們需要全新的架構(gòu)和全新的工藝。正如很多專家提到的，彎道是很難超車的，且非常危險，要超車就要換道。