台积电与英伟达合作发力AI芯片，国产AI芯片或将颗粒无收？
5月26日，台积电从英伟达获得了一大笔用于5 nm制程芯片的紧急订单，这意味着台积电的5 nm制程产能已经完全饱和。
据报道，此次抢购的订单中包括了英伟达的p00,A100,H800,A800以及其它人工智能图形处理器。过去，通常只有苹果一家会下急单，但如今，来自英伟达的一大批订单却让台积电既紧张又激动。
从2023年开始， Chat GPT迅速走红，对人工智能芯片的需求急剧上升，英伟达也处在了风口浪尖上。
然而遗憾的是，国内的人工智能芯片并没有跟上英伟达的脚步，无论是在设计还是生产上，都远远落后于英伟达。为了推动人工智能产业的发展，国内公司不得不从英伟达购买低端的芯片。
而现在，英伟达的实力，已经非常强大了。国产 AI芯片真的无敌了吗？
难道是英伟达？（nvn?）在 GPU产业中处于领先地位？
就市值而言，英伟达目前市值为9,632亿美元，与贵州茅台、工商银行、中国移动（China Mobile）、20亿美元（China Telecom）以及宁德时代（宁德时代）（967亿美元）加起来，分别为21.2亿美元，工商银行17.1亿美元，中国移动（China Mobile Mobile）和20亿美元（宁德时代）。
英伟达已经超过了英特尔，台积电，三星，从市场价值上说，它是最大的集成电路企业。
英伟达的市场占有率是多少？（nvn?）其市场份额分别为88%、90%为人工智能数据中心和80%以上的人工智能市场。
从这一点可以看出，随着人工智能技术的飞速发展，英伟达已经占据了很大的市场份额。
英伟达的应用场景？（nvn?）GPU已经在人工智能，超算，量子加速，无人驾驶，互联网，光刻等领域得到了广泛的应用。
英伟达的未来，将会是何等的辉煌？（nvn?）图形处理单元的应用将会更广泛地应用于生活的方方面面。
让我们来看一看英伟达的 AI芯片是如何的强大。
在2023年三月二十一日，英伟达的 GTC开发会议上，黄仁勋用了76分钟的时间介绍了一系列的新产品。
每个月只需要$37,000，企业就能建立他们自己的 ChatGPT。
对于那些尚未建立大型人工智能模型的企业而言，它们可以通过开放的 ChatGPT来训练更多的模型。
这是一项挑战，因为训练 GPT所需的计算量非常大，大多数企业都没有能力自行研发一款新的图形处理器，也无法承担高昂的费用。
为此，英伟达发布了一款名为 DGX云端的人工智能服务，该服务由8块A100芯片组成，可在云中对 Chat GPT进行训练，任何企业只需每月支付3.7美元的费用就可以使用该服务。
这使得企业能够以租赁的形式参与到大规模人工智能模型的开发中，而不必为 IT资源发愁。
提供产生式人工智能的算法
生成型人工智能允许机器根据算法产生文本，图像，视频等内容，在新闻稿，广告语，电子商务详细信息页等方面有着广泛的应用。
随着图像和视频的加入，生成型人工智能得到了广泛的应用。
基于此， NVIDIA公司发布了L4服务平台，它在解码，编码，视频生成等方面都有明显的优势。测试结果显示，L4处理器与传统 CPU相比，性能提高了120倍左右，能耗降低了99%。
另外， NVIDIA公司也发布了专为二维/三维图像而开发的L40平台。
想想看，如果能研发出一款自助出版软件，它能将视频、文字、图片合成效率提升10倍以上，并且能在2小时内轻松写出10篇文章，那该有多好。
帮助芯片的发展
还有英伟达呢？（nvn?）也公布了一种新的计算微影技术---英伟达？（nvn?）使用2纳米工艺制造的 cuLitho计算光刻库。
芯片设计与加工过程中需要进行大量的运算，而随着晶体管数目的增多以及芯片工艺的不断简化，传统的 CPU运算变得越来越耗费时间。
用英伟达做什么？（nvn?）图形处理器可以提高40倍的运算速度，极大地加速了芯片的设计与制造。
举个例子，一个遮罩版本过去需要两个星期，现在只需要8个小时。
这一解决方案已经吸引了芯片工业巨头的注意，其中包括台积电，新思和 ASML。
在短短的76分钟会议上，英伟达推出了一系列功能强大的新产品，它们中的任何一种，都足以令其它集成电路制造商赶超10年以上。
英伟达之所以能取得如此惊人的成绩，其根源就是它对"算术"的掌握。
算术是人工智能时代不可或缺的一环，随着数字经济与人工智能技术的飞速发展，算术必将成为未来经济发展的基石。
据 IDC的一份报告显示，计算能力每提升1个百分点，相关国家的数字经济增长率将分别为3.5%, GDP增长率为1.8%。
英伟达现在占世界500大超级计算机70%的份额？（nvn?）图形处理单元，目前最先进的超级电脑90%采用英伟达？（nvn?）图形处理器。没有英伟达的强大支持，人工智能模型也是不可能实现的。
所以，黄仁勋宣称摩尔定律在过去的10年里使性能提升了100倍。那么英伟达呢？（nvn?）图形处理单元的性能提升了1百万倍，摩尔定律也许在下一个十年内就会失效，但是黄氏定律不会。
根据"黄氏定律"，在接下来的10年里，英伟达将使人工智能的性能提升100万倍，从而使人工智能真正苏醒过来。
老黄的底气来自于p00芯片的强大。
p00采用台积电4 nm制程制程，以 Hopper架构为基础，包含 CUDA核心18,432个， Tensor核心576个，二级缓存60 M。
该图形处理器拥有800亿个晶体管，总运算能力可达2000 TFLOPS，其运算能力提升3.2倍，综合性能提升6倍。
此外，p00还具备动态加速功能，可以优化运算路径，使运算能力提升7倍。
p00还具有3 TB/s的内存带宽和5 TB/s的网络速率，在数据吞吐量上也是出类拔萃的。
此外，p00还可将 GPU划分为7个单元，每一个单元可同时执行不同的运算任务，可使单核处理器性能提升7倍以上。
它的价格是24万卢比，相当于一辆很好的汽车。不过，对于专业人士而言，这个价格还算公道，毕竟名额有限，先来先得。
英伟达拥有强大的图形处理单元，它的未来是光明的。
在过去的几十年里，芯片产业是由英特尔统治的，英伟达将在未来的几十年里占据主导地位。黄仁勋同时宣布，多亏了英伟达，智能手机的时代已经来临。
国产人工智能晶片发展到什么程度了？
像百度，华为，360，腾讯这样的国有企业都宣布要进入人工智能的领域，并且迅速开发出大规模的人工智能模型。但是，如果没有一颗强大的运算芯片做后盾，就算是华为，想要在这片土地上兴风作浪，也是难上加难。
幸好，晶嘉微，剑桥半导体，华仁科技，苏源科技，汉柏半导体等，都在积极研发。
景嘉微的人工智能芯片，主要应用在军工、工业等领域，因为运算能力的限制，还没有涉足大模型的领域。
即便是华为，也不满足于此，可见寒武纪在芯片方面的实力。
能和英伟达p00一较高下的国产 AI芯片，就是耐火墙技术了。
上海华伦斯坦公司的BR100系列产品，在2022世界人工智能大会上，成为了中国领先的人工智能芯片。
BR100采用台积电7 nm制程工艺，单片运算能力可达一万亿次以上，这一性能已经超越了英伟达的p00，打破了多个 GPU运算纪录。
网上有些博客比较了BR100和p00：
难道是英伟达？（nvn?）p00采用台积电4 nm制程工艺，拥有800亿个晶体管、16位浮点运算能力、2000 T的8位定点运算能力，在稀疏模式下更是成倍增长。
BR100具有1000 T以上的16位浮点处理能力，以及2000 T以上的8位定点处理能力，单个芯片的峰值处理能力可达 PFLOPS。从这一点上来说，BR100并不比p00差。
当然，运算力只是其中的一部分，具体如何运用，还要看实际情况。毕竟，人工智能的效能，显存带宽，互联通讯的速度，能量消耗，以及生态因子都要考虑在内。
然而，到目前为止，尚未有数百个BR100上使用过大模型，所以也没有真正的对比。
我问到沃伦科技公司，发现它是一个规模不大的新兴公司，但是聚集了很多业界的精英。
焦国方在图形处理器领域有30多年的工作经验，曾就职于华为及高通。在华为时，他曾负责过红魔操作系统的图像处理以及用户界面系统架构；在高通，他担任骁龙图形处理单元的总设计师，参与了5代图形处理器的研发与革新。
洪洲拥有超过20年的图形处理器架构设计经验，先后就职于英伟达，兆芯，华为等公司，负责 Tesla体系结构及性能优化，并负责 CUDA体系结构的开发；目前，华为负责海思公司的图形处理器芯片的研发。
唐先生是全球 EDA工具领先者，是一位人工智能集成电路设计师。
他在半导体领域有20多年的工作经验，先后在海酷，三星， AMD等公司工作过 GPU SOC体系结构。
李欣荣先生是 AMD全球副总裁兼中国 R& D中心总经理，拥有丰富的 IC产品设计经验。
徐凌杰就职于阿里的云计算部门，三星， AMD以及英伟达。
不难发现，在人才储备方面，耐火墙技术有着明显的优势，但是无论是规模还是数量，都远远落后于英伟达。
英伟达目前拥有超过20,000名研发人员，且人数仍在迅速增加，这使英伟达得以将更多资金用于招聘及保留 GPU方面的人才.
此外，这些曾经供职于英伟达、 AMD和高通的工程师们，是否也有可能在研发过程中出现类似于「中芯和台积电官司」的"专利侵权"？
另一个基本的问题就是生产.
目前大陆中芯国际的工艺水平只有12 nm，而华仁科技已经完成了7 nm的升级，未来还会有5 nm、4 nm的制程。如果它的性能提高对英伟达构成了威胁，那么"华为事件"会再次发生吗？
所以，虽然国产人工智能芯片已经设计得不错，但是大规模生产和大规模应用才是最关键的一步。
结论摘要
随着人工智能时代的到来，英伟达凭借着强大的研发实力，以及台积电独特的生产工艺，在运算能力上占据了绝对的优势，成为了当之无愧的霸主。
在研发上，被英伟达比下去，在生产上，被台积电比下去了，那么国产的人工智能芯片厂商，会不会失败呢？
未来，「仁科」与「中芯」能否在人工智能芯片领域取得突破性进展？
