2022年,第一次战役(强攻):

交战各方:国产高性能计算芯片企业,(国际三巨头间接损失)

交战地点:各地政府,重点行业(信创,互联网,智能汽车,工业,安防等领域)

 

国产高性能CPU、加速卡以及整机产品将扎堆发布。围绕国产替代需求最强烈的市场,国产CPU/GPU/NPU公司将展开第一次大规模交锋(卷卷更健康)。

 

即使国产计算硬件在技术和生态层面,仍与AMD、Intel、NV存在不少差距。但“强攻”正蓄势待发,对于创新企业而言是背水一战。

 

结果:经此一役,国产计算硬件各家将完成第一次城市布局和行业布局。也将成为资本市场再次下注的重要依据。

 

2023~2025年,第二次战役(圈地):

交战各方:国际三巨头,国产高性能计算芯片企业,基础软件、整机和系统集成商等。

交战地点:各地政府,垂直领域(存量市场的内卷,行业革命性变革技术的发展机遇)

 

以计算技术历史发展规律来看,计算硬件爆发之后,随之而来的是软件行业的爆发。要强调的是计算技术行业所谓的生态,是以基础软件技术为核心。

 

谁将率先完成生态布局,以及产业链协同,那么谁将率先进入迭代闭环。硬件落地—>应用实现—>硬件迭代—>大数据+大计算推动行业革命性变革—>行业高性能计算的爆发期将是未来5年决战的意义。

 

对于行业而言这是背水一战。技术封锁是否会来得更猛烈呢?

 

结果:经此一役,头部企业出现并成功上市。残余势力开展游击战,找寻生存地盘。

 

2025年始,大决战:

交战各方:国产高性能计算芯片企业挑战国际三巨头

交战地点:元宇宙

 

改天聊~~~

 

被忽略的算力基础软件技术和人才问题

 

1、算力基础软件栈是计算硬件与算法之间的中间层。如果以建楼举例,算力基础软件栈就是砂浆和水泥,重要性不言而喻了。

 

2、以前我们愉快地购买Intel、AMD、NV的产品用来做产品,我们几乎忽略掉了数学库的价值和意义(例如intel MKL,AMD acml,huawei KML...),GPU的数学库优化更为复杂(例如NV的cuBLAS,cuFFT等),我国在该方向的技术储备和人才储备也很稀有。不同计算架构需要构建和定制的优化数学库,兼容是不可能的,这作业也没法抄,用开源库效率低。我国在计算库领域的开源项目,除了OpenBLAS,似乎也没有其他的。

 

3、异构计算硬件已经是毋庸置疑的趋势,统一的、开源的异构计算引擎仍处于探索阶段。兼容CUDA API长期风险非常高,也永远慢1,2拍。即使兼容CUDA API,代码实现照样需要付出很大努力!oneAPI、Rocm、OpenCL\Sycl靠谱吗?未来是否会有一个统一的异构计算引擎出现,实现一套代码到处执行的愿景?

 

4、算法的迭代速度太快,“AI+物理模型”背后是更为复杂的、差异化的计算需求,这些都计算硬件和计算软件栈提出了重大挑战!

 

军备竞赛,你准备好了吗?

 

华为、飞腾、海光、龙芯、平头哥等,RISC-V将会派出什么队伍参加呢?

Intel、AMD、NV三巨头

寒武纪、燧原、昆仑、沐曦、壁仞、芯动科技、摩尔线程、景嘉微、天数智芯、登临科技等等

GraphCore

 

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