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美國禁令升級,勢要毀滅中國AI產(chǎn)業(yè)?13家國產(chǎn)GPU實體被拉黑,英偉達(dá)芯片禁售!

傳感器專家網(wǎng) ? 來源:新智元 ? 作者:新智元 ? 2023-10-20 16:01 ? 次閱讀

來源:新智元

當(dāng)?shù)貢r間10月17日,美國正式發(fā)布新規(guī),全面收緊尖端AI芯片對華出口,并將13家中國GPU實體列入“實體清單”。商務(wù)部長雷蒙多表示,管制目的就是遏制中國獲得先進(jìn)芯片,從而阻礙「人工智能和復(fù)雜計算機領(lǐng)域的突破」。自此,英偉達(dá)和其他芯片制造商向我國銷售高性能半導(dǎo)體,受到的限制愈加嚴(yán)重,而相關(guān)公司想找到繞過限制的方法,也愈加艱難。 根據(jù)相關(guān)文件,GPU芯片只要滿足以下條件的其中一個,就會受到出口限制——

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來源:中信證券 隨著新規(guī)的出臺,英偉達(dá)、AMD英特爾的股價也一度大跌。 據(jù)稱,英偉達(dá)在數(shù)據(jù)中心芯片方面的收入,有多達(dá)25%都依賴于中國市場。

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此外,作為新規(guī)的一部分,芯片設(shè)計公司摩爾線程和壁仞科技,也被拉入了最新的黑名單中。

30天內(nèi),立即生效!

根據(jù)美國商務(wù)部下發(fā)的文件,禁令將在30天內(nèi)生效。 同時,雷蒙多還表示,以后法規(guī)可能會至少每年更新一次。

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文件鏈接:https://www.bis.doc.gov/index.php/about-bis/newsroom/2082

總算力低于300 TFLOPS,且每平方毫米370 GFLOPS以下

在去年的禁令中,美國曾禁止出口超過2個閾值的芯片:一個是芯片所含算力的大小,另一個是芯片之間相互通信的速率。 之所以做如此規(guī)定,是因為AI系統(tǒng)需要在同一時間將成千上萬的芯片串聯(lián)在一起,處理大量數(shù)據(jù)。

而英偉達(dá)特供版的芯片H800/A800做到了保持在通信限制之下,同時仍能訓(xùn)練AI模型,因為它們保留了強大的計算能力。 此前,路透社報道稱,英偉達(dá)H800芯片間數(shù)據(jù)的傳輸速度為每秒400 GB/s,不到H100峰值速度(每秒900 GB/s)的一半。

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這一次,美國官員表示,新規(guī)將更專注于算力,這就可以控制更多芯片,包括英偉達(dá)的特供版。 算力方面,美商務(wù)部這次取消了「帶寬參數(shù)」,取而代之的是「性能密度」。 根據(jù)新規(guī),修改后的出口管制禁止向中國公司出售運行速度為300 TFLOPS(一萬億運算/秒)及以上的數(shù)據(jù)中心芯片。

如果速度為150-300 TFLOPS的芯片的「性能密度」為每平方毫米370 GFLOPS(十億次運算/秒)或更高,則將被禁止銷售。 以上述速度運行,但性能密度較低的芯片屬于「灰色地帶」,這意味著必須向美政府通報對中國的銷售情況。 雖然這些規(guī)則不適用「消費產(chǎn)品」的芯片,但美商務(wù)部表示,出口商在出口速度超過300 TFLOPS的芯片時也必須上報,以便當(dāng)局可以跟蹤這些芯片是否被大量用于訓(xùn)練AI模型。

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根據(jù)新規(guī),受影響的英偉達(dá)芯片包括但不限于A100、A800、H100、H800、L40和L40S,甚至連RTX 4090也需要額外的許可要求。 現(xiàn)在剩下的,似乎只有英偉達(dá)V100了。根據(jù)該芯片參數(shù),芯片相互通信速率是300 GB/s,運行速度最大為125 TFLOPS。

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此外,任何集成了一個或多個所涵蓋集成電路的系統(tǒng)(包括但不限于DGX和HGX系統(tǒng))也在新許可要求的涵蓋范圍之內(nèi)。 不過,英偉達(dá)預(yù)計,短期內(nèi)美國最新限令不會產(chǎn)生重大影響。

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堵住Chiplet漏洞

美國這次試圖解決的另一個問題,是Chiplet。通過這種技術(shù),芯片的較小部分可以連接在一起,形成一個完整芯片。 美國擔(dān)心中國公司通過Chiplet獲取符合規(guī)定的小芯片,然后再秘密組裝成更大的芯片。

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這次新規(guī)增加了「性能密度」的限制,對芯片在一定尺寸中的計算能力加以限制,就是針對此類變通方法。 Chiplet方法,或許是中國半導(dǎo)體行業(yè)未來的核心。

中國GPU企業(yè),通通列入黑名單

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,如果美國芯片在中國被禁,中國公司會努力填補市場上的空白。 摩爾線程和壁仞科技都是由英偉達(dá)前員工創(chuàng)立的,被認(rèn)為是中國生產(chǎn)英偉達(dá)芯片國產(chǎn)替代品的最佳候選者。 但現(xiàn)在,這兩家公司也被添加到了實體清單,這阻斷了臺灣半導(dǎo)體公司或其他使用美國設(shè)備的制造商為它們制造芯片。

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對應(yīng)的中文公司名稱如下:

- 北京壁仞科技開發(fā)有限公司

- 廣州壁仞集成電路有限公司

- 杭州壁仞科技開發(fā)有限公司

- 光線云(杭州)科技有限公司;

- 摩爾線程智能科技(北京)有限責(zé)任公司;

- 摩爾線程智能科技(成都)有限責(zé)任公司;

- 摩爾線程智能科技(上海)有限責(zé)任公司;

- 上海壁仞信息科技有限公司;

- 上海壁仞集成電路有限公司;

- 上海壁仞科技股份有限公司(曾用名:上海壁仞智能科技有限公司);

- 超燃半導(dǎo)體(南京)有限公司;

- 蘇州芯延半導(dǎo)體科技有限公司;

- 珠海壁仞集成電路有限公司

芯片工廠的危險信號

美國表示,任何包含500億或更多晶體管、并使用高帶寬內(nèi)存的芯片,都包含著危險信號。 出口商需要格外注意,是否需要許可證才能向中國發(fā)貨。 而這一門檻,幾乎涵蓋了所有先進(jìn)的AI芯片,幫助芯片工廠發(fā)現(xiàn)規(guī)避規(guī)則的行為。

DUV***也受限

美國還將先進(jìn)芯片的出口許可證要求增加到22個國家。 管制范圍也擴(kuò)大到最終母公司總部設(shè)在上述國家的任何公司,以防止境外子公司購買違禁芯片。 美國還對其余21個國家提出了芯片制造工具的許可要求,擔(dān)心這些設(shè)備可能被轉(zhuǎn)移到中國。

荷蘭的DUV光刻系統(tǒng)也受到了限制,以防止ASML向中國的芯片工廠運輸一些較舊的DUV型號和配件。 DUV設(shè)備比不上最先進(jìn)的EUV設(shè)備,但它可以以更高的成本制造芯片。而EUV早已全面被禁。

大廠囤貨:10萬塊A800,今年交付

對于國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭來說,現(xiàn)在手里還有多少存貨? 目前,這一具體數(shù)額未知。不過,國內(nèi)大廠剛剛發(fā)聲:我們囤得夠了。 前段時間,外媒FT曾報道稱,國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠競相訂購了價值約50億美元的英偉達(dá)芯片。 據(jù)介紹,百度、字節(jié)、騰訊、阿里已經(jīng)向英偉達(dá)下單A800,價值10億美元,共10萬塊芯片,將于今年交付。 另外,還有40億美元GPU訂單,也將于2024年交付。

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兩位內(nèi)部人士透露,字節(jié)已經(jīng)儲備了至少1萬個英偉達(dá)GPU來支持各種生成式人工智能產(chǎn)品。 他們補充道,該公司還訂購了近7萬個A800芯片,將于明年交付,價值約7億美元。 英偉達(dá)在一份聲明中表示,「消費者互聯(lián)網(wǎng)公司和云提供商,每年在數(shù)據(jù)中心組件上投資數(shù)十億美元,而且往往提前數(shù)月下單?!?今年早些時候,隨著全球生成式AI的不斷推進(jìn),據(jù)國內(nèi)科技公司的內(nèi)部人表示,大多數(shù)中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭可用于訓(xùn)練大型語言模型的芯片庫存不到幾千個。 自那以來,隨著需求的增長,這些芯片的成本也在增長。一位英偉達(dá)分銷商表示,「分銷商手中的A800價格上漲了50%以上」。

比如,阿里發(fā)布自家大模型通義千問后,并將其整合到各線產(chǎn)品中。 與此同時,百度也在全力投入大模型的研發(fā)和應(yīng)用中,文心一言不斷迭代升級,現(xiàn)能與GPT-4媲美。 騰訊云今年4月,發(fā)布了一個全新的服務(wù)器集群,其中就使用了英偉達(dá)H800。 另據(jù)2位人士透露,阿里云還從英偉達(dá)獲得了數(shù)千個H800,而且許多客戶與阿里建立聯(lián)系,希望使用這些芯片驅(qū)動的云服務(wù),以推動自家模型的研發(fā)。

訓(xùn)練大模型,用什么芯片?

從年初至今,業(yè)界紛紛發(fā)展自家的大模型,通常對標(biāo)的是「地表最強」GPT-4模型。 此前爆料稱,GPT-4采用的是MoE架構(gòu),由8個220B模型組成,參數(shù)量達(dá)1.76萬億。 這一參數(shù)量已經(jīng)讓許多人望塵莫及,對算力的消耗已經(jīng)是最大極限。 具體來說,OpenAI訓(xùn)練GPT-4的FLOPS約為2.15e25,在大約25000個A100上訓(xùn)練了90到100天,利用率在32%到36%之間。

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那么,對于下一代模型,人們口中的「GPT-5」,對算力又將有多大的需求? 此前,摩根士丹利曾表示,GPT-5將使用25000個GPU,自2月以來已經(jīng)開始訓(xùn)練,不過Sam Altman之后澄清了GPT-5尚未進(jìn)行訓(xùn)。 另根據(jù)馬斯克的說法,GPT-5可能需要30000-50000塊H100。

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這意味著,如果科技大廠想要進(jìn)一步推進(jìn)大模型的迭代升級,還需要極大的算力支持。 對此,英偉達(dá)首席科學(xué)家Bill Dally曾表示:「隨著訓(xùn)練需求每6到12個月翻一番,這一差距將隨著時間的推移而迅速擴(kuò)大?!?

審核編輯 黃宇

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