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AI芯片的一百种死法

02/26 09:50
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作者:叶子凌,编辑:陈彬

前几天,英伟达成为首家市值达到2万亿美金的芯片公司,创造了历史。同一时间,一家名为Groq的初创公司横空出世,扬言“三年之内赶超英伟达”。

Groq狠话的底气,来源于它所开发的芯片——LPU。

LPU的全称是Language Processing Unit,翻译过来就是语言处理单元,是一种新型AI加速器。在它的支持下,大模型的推理速度快得惊人,瞬间能输出长篇幅答案;而使用了英伟达芯片的GPT-4,只能一个字一个字往外蹦。

前者的响应速度最高可达到500T/S,而后者只有40T/S[1]。

这是什么概念?相当于一秒钟生成300个单词,7分钟生成一部《哈姆雷特》长度级的文章。

Groq背后的团队也可谓群星璀璨,公司CEO Jonathan Ross是谷歌初代TPU的设计者之一。早期谷歌TPU团队的10位成员中,8位都跳槽到了Groq。

自2016年成立,Groq就饱受市场关注。2020年,Groq的芯片被美国阿贡实验室采用。2021年,Groq获老虎环球基金等机构投资,估值超过10亿美元。

然而,Groq公司的各种“挑衅”,英伟达完全没放在眼里。相比之下,此前“奥特曼7万亿美元造芯”的新闻出来之后,黄仁勋至少还出来说了两句。

毕竟,眼下Groq的种种套路,老黄可再熟悉不过了。

文字游戏

当下,制约AI芯片发展的主要困境,是内存墙:内存的传输速度远远慢于处理器算力,导致性能迟迟上不去。

如果把芯片想象成一个餐厅,那么内存就是仓库,处理器就是后厨。

仓库送菜比后厨烹饪还慢,严重限制了餐厅的出菜速度。因此,包括英伟达在内的芯片厂商,都在围绕“仓库(内存)”做文章。而Groq碾压英伟达的秘诀,也藏在内存结构里。

传统计算机所使用的内存,其实有两种:

DRAM容量较大,但传输速度较慢,起主存作用;而SRAM容量较小,但传输速度极快,作为缓存发挥辅助作用。一直以来,二者都是合作关系,缺一不可。

但Groq为了追求极致的速度,摒弃了DRAM,让SRAM扛起了LPU主存大旗。

相当于砍掉距离厨房较远的大仓库,直接将所有食材都堆在厨房边的菜篮子里。这样的设计思路下,LPU不但在速度上形成降维打击,还轻松绕过了两个成本最高的技术:HBM和先进封装

这也构成了Groq另一个大吹特吹的宣传核心:便宜。

根据Semi Analysis的拆解,LPU由于具备架构优势,物料成本仅为1050美元。相比之下,去年全球疯狂的H100芯片,物料成本则达到3700美元[2]。

在售价层面,一块LPU的价格是20000美元,远低于H100的35000美元。

历史无数次告诉我们,大部分弯道超车的结局都是有田下山,LPU也不例外。

大模型对内存大小也有着很高的要求。参数量越大的模型,运行时所需要存储的数据也会更多。

SRAM虽然快,但缺陷是容量小,通常只有4-16MB。Groq研发团队多年苦心钻研,最终也只是将LPU的容量提升至230MB。而一块H100的内存容量是80GB,两者间差了约356倍。菜篮子再怎么升级换代,终究无法和仓库相提并论。

想装下所有的食材,唯一的办法就是把菜篮子数量堆上去。因此,在运行同样参数的模型时,需要用到的LPU数量就远远高于GPU。

前阿里技术副总裁贾扬清就算了一笔账:

以运行LLaMA 70b模型为例,需要572张LPU,售价1144万美元;但如果换成H100,其实只需要8张,总价格在30万美元左右——所谓的“便宜”压根不成立。

芯片一多,整体的功耗成本也直线上升。LPU每年至少消耗25.4万美元电费,而H100顶多花费2.4万美元。

事实证明,Groq的遥遥领先,只是隐去了核心信息的文字游戏。它所宣传的“高速”,是以近乎夸张的使用成本换来的:运行三年LLaMA 70b模型,LPU的使用成本将比英伟达的GPU高出32倍。

当然,Groq的研发团队,显然对此心知肚明。选择此时大张旗鼓,更像是一种拉投资的举动。

事实上,这已经不是Groq第一次公开“蹭热度”了。

之前GPT Store刚发布时,Groq给OpenAI的奥特曼发了一封信,嘲笑使用GPTs跟在“深夜读《战争与和平》一样缓慢”。马斯克的聊天机器人Grok发布时,它也跑去贴脸嘲讽,质疑Grok抄袭了自己的名字。

过去几年,打着“替代英伟达”旗号的初创公司数不胜数,Groq只不过是其中之一。目前,在超车英伟达的这条弯道,已经出现了严重塞车。

前车之鉴

Groq最直观的参考样本,来自英国公司Graphcore。

Graphcore诞生之初,也曾拿着“技术路线别出心裁、演示视频酷炫惊艳、性能数据秒杀同行”的剧本,拳头产品IPU与Groq的LPU设计思路异曲同工,也是用高速的SRAM取代DRAM作为芯片内存,以实现极致的传输性能。

同时,Graphcore调整了芯片架构,专注于处理高性能计算。

它曾颇有自知之明地表示“不与英伟达直接竞争”,只将目标客户定位在,特别需要大量高性能计算的化学材料和医疗等特殊领域。

2019年,微软成为Graphcore首款IPU的大客户。2020年5月,微软科学家将IPU内置于微软Azure操作系统中,用于识别胸部X光片。这位科学家说道:

“Graphcore芯片可以在30分钟内完成,GPU需要5个小时才能完成的工作。”

在最风光的2016至2020年间,Graphcore共拿到了7.1亿美元融资,估值高达27.7亿美元,一度被视为全英国乃至欧洲全村的希望。Graphcore的投资者不仅有微软、三星、戴尔等科技巨头,也囊括了红杉资本、柏基投资等顶级风投。

相比今天的Groq,当年的Graphcore只能说有过之无不及。但Graphcore的后续发展却远远不及当时的预期。

2022年,Graphcore全年营收只有270万美元,为英伟达同期收入的万分之一,且相较前一年下降46%,亏损达到了2亿美元。2023年,人工智能浪潮爆发,英伟达业绩再度暴涨。H100一卡难求之时,Graphcore以为自己至少能捡到英伟达的漏,结果却连汤都没喝着。

去年,Graphcore的创始人Nigel Toon向英国首相写了篇“公开信”,讨要补贴。

他写道,“Graphcore已经为英国预留了多达3000个IPU芯片,可以为整个国家提供服务”,几乎已经是明示要钱[4]。

不久前,一面业绩亏损,一面融资无果的Graphcore走向了最后一条路:寻求收购。根据The Telegraph爆料,其售价可能在5亿多美元——不到2020年最高估值时期的五分之一[5]。

当年,以Graphcore为首的挑战者们,各怀绝学,来势汹汹,颇有一种八大门派围攻光明顶的既视感。然而,如今多已散作鸟兽状。

去年3月,芯片公司Mythic一度因资金耗尽而濒临倒闭,快要淹死之际,才好不容易等到了救命缰绳,拿到了1300万美元融资。

另一家芯片公司Blaize也出现了类似的困境,最后靠着中东土豪的投资,才活了下来。

剩下的公司中,Habana可能是唯一活得不错的——它被英特尔以20亿收购,保留了独立运营的权利。

从Graphcore到Mythic,这些芯片公司的技术路线各不相同;然而,它们失败的原因,却出奇一致。事实上,今天大火的Groq,同样也极有可能倒在同一个地方:
芯片卖不出

真正的护城河

英伟达的GPU固然厉害,但它卖芯片的套路,才是真正的护城河。

每年,英伟达都会投入相当一部分的研发经费,围绕GPU搭建系统性能力。当然,这是高情商的说法,低情商的说法是开发一起“捆绑销售”的产品——这才是英伟达最坚实的城墙。目前,英伟达的城墙共有3层:

第一层城墙,是CUDA的编程生态。

众所周知,GPU最初的使用场景是游戏与视频图像渲染。早期,一些华尔街精英偶尔利用GPU的并行计算能力来跑交易,但由于需要重新编写大量代码,因此并未广泛传播开来。

黄仁勋坚信GPU能用于更多领域,因此在2006年推出了降低编程门槛的软件架构CUDA,和自家GPU捆绑推出。

后来,苹果和AMD都推出了类似平台,但此时CUDA生态早已构建,在“用得人越多,CUDA越好用,新开发者越倾向于选择CUDA”的良性循环中稳定前进。

如今,CUDA可以让英伟达GPU的使用成本大幅降低。

一位私有云CEO曾在接受采访时说过,理论上AMD卡也不是不能用,但要把这些卡调试到正常运转,需要多耗费两个月[6]——找谁下单,答案不言而喻。

第二层城墙,是NV-Link的高速传输。

一个数据中心,不可能只使用一块AI芯片。然而,如果将2块AI芯片连在一起,那么实际算力必然会小于2,因为数据传输的速度慢于芯片算力,且过程中还存在损耗。

显然,在GPU数量迅速膨胀的数据中心内,解决数据传输问题其关键。

2016年,英伟达为IBM服务器提供GPU时,首次用上了自研的NVLink技术,带宽高达80G/s,通信速度提高了5倍,性能提升了14%,好评不断。此后几年,英伟达一边迭代NVLink技术,一边规定该技术必须绑定自家芯片使用。

套路虽然简单直白,但就是有效。

而第三层城墙,则是英伟达的“铁杆好兄弟联盟”。

过去一年,英伟达是全球最主要的人工智能投资人之一,活跃程度甚至超过了a16z和红杉等顶级投资机构。

据外媒统计,英伟达去年至少有35笔人工智能投资,包括:由前DeepMind联合创始人创办的Inflection AI,欧洲人工智能独角兽Mistral,世界最大的开源模型社区Hugging Face等等[7]。

积极投资的目的,其实很简单:当黄仁勋提着美金和H100芯片,敲开这些公司的大门,没有人会再拒绝英伟达。

这所有的一切,足以让市面上绝大多数公司,都绑死在英伟达的船上。

面对性能强大的英伟达GPU,各路初创公司们或许有办法,打造出性能相匹敌的产品。然而。英伟达卖芯片的套路,却让这些公司始终难以招架。因此,Graphcore等挑战者的失败,真的不是不努力。

当眼下的炒作逐渐回归寂静,Groq也得思考相同的问题:到底谁会翻过三座大山,来买LPU?

尾声

2月23日,英伟达市值突破2万亿美元。距离上一个1万亿,仅仅过了9个月。

Groq的爆火,让市场又一次开始讨论同一个问题:到底有没有人能叫板英伟达?

遗憾的是,英伟达远比人们想象的要强大。人工智能浪潮给芯片行业提供了一块大蛋糕,英伟达并没有分的意思,而是整个端走塞进了口袋。

芯片初创公司Mythic的CEO曾愤然表示,人工智能火了,他们却更难融资了,就是英伟达“搞坏了大环境”。

根据PitchBook数据,截至2023年8月底,美国芯片初创企业融资8.814亿美元,约为2022年同期的一半。交易数量的变化则更加触目惊心:从23宗减少到了4宗[8]。Graphcore、Mythic的前车之鉴历历在目,所以也不怪Groq跟大家玩儿文字游戏。面对这么一个“汤都不给喝”的庞然大物,Groq又能怎么办呢?

参考资料

[1] Jay Scambler,X[2] Groq Inference Tokenomics: Speed, But At What Cost,Semi Analysis[3] 大模型最快推理芯片一夜易主:谷歌TPU创业团队打造,量子位[4] OPEN LETTER TO THE UK PRIME MINISTER ON INVESTMENT IN EXASCALE COMPUTE,Graphcore[5] British AI champion explores foreign sale,The Telegraph[6] Nvidia H100 GPUs: Supply and Demand,GPU Utils[7] Nvidia emerges as leading investor in AI companies,FT[8] Nvidia's dominance in AI chips deters funding for startups,reuters

编辑:陈彬视觉设计:疏睿责任编辑:陈彬

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