“拖后腿”的芯片技术

半导体行业观察11-09

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~本周二，Nvidia的股价再次超越苹果，成为全球最有价值的公司，继今年6月创下类似纪录后，再度迎来辉煌时刻。在过去两年中，凭借GPU的强大算力，Nvidia在AI时代可谓风光无限，芯片性能不断攀升，取得了巨大的市场成功。然而，不得不指出的是，尽管GPU技术飞速发展，仍有一些短板技术正在成为英伟达发展的隐性障碍，影响着其进一步的突破。高歌猛进的GPU近一两年...

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创新驱动的不懈投入。算力是生成式AI发展的物理基础，GPU是加速计算的主要工具。要实现大模型的突破，就需要大幅提高GPU的性能。GPU目前正进入一种“自我加速”的发展模式。英伟达和AMD等厂商面临着巨大的市场压力，它们必须不断在硬件设计上推陈出新，力求实现每年一个小迭代、每两年一个大迭代，才能满足这些需求。即使Hopper H100 GPU 平台是“历史上最成功的数据中心处理器”，但黄仁勋在今年的Computex主题演讲中说到，Nvidia也必须继续努力。英伟达的GPU架构从Fermi到 Hopper再到Blackwell，每次架构升级都带来性能和能效上的显著提升。从“Pascal” P100 GPU一代到“Blackwell” B100 GPU 一代，八年间GPU 的性能提升了1,000多倍。虽然过去八年性能提升了1000多倍，但是GPU的价格仅上涨了7.5倍。据了解，Nvidia的新款基于Blackwell的GB200 GPU系统能够以比上一代H100系统的推理速度快30倍，但与H100 首次发布时的价格大致相同，预计每台GB200 GPU 的售价在30,000至40,000美元之间。从Hopper GPU开始，英伟达就一直属于抢手货，而新一代的Blackwell亦是如此。10月，英伟达CEO黄仁勋表示，最新的Blackwell GPU未来12个月的订单均已经售罄，AWS、Google、Meta、Microsoft、Oracle 和CoreWeave等主要科技巨头是大买手。由于对数据中心GPU的需求，Nvidia的市值自2023年初以来增长了近十倍。2023年初，英伟达的市值为3600亿美元。不到两年后，其市值已超过3.4万亿美元。Nvidia市值超越苹果成为全球最有价值的公司GPU规模的发展速度之快是前所未有的，就拿AMD来说，在 AMD 2024 年第三季度财报电话会议上，AMD CEO Lisa Su指出，其GPU销量已接近CPU销量，这点与AMD涉足AI市场大有关系。AMD的AI GPU业务才刚开始一年，营收就已经快达到CPU业务规模。在财报会上，Lisa Su还表示：“仅在数据中心，我们预计AI加速器市场规模将以每年60%以上的速度增长，到2028年将达到5000亿美元。这大致相当于2023年整个半导体行业的年销售额。”AMD将2024年GPU销售额预测从45亿美元上调至50亿美元以上。然而，GPU这样的快速发展也带来了新问题。随着GPU性能的不断提升，背后支持它们的基础设施——尤其是互联技术和存储技术——却显得相对滞后。跟不上的互联技术如今，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、Chinchilla 和 PALM，以及推荐系统如 DLRM 和 DHEN，都在成千上万的 GPU 集群上进行训练。训练过程包括频繁的计算和通信阶段，互联技术就显得尤为关键。传统的互联技术如PCIe（外围组件互联）接口的带宽已难以支撑日益增大的数据传输需求，也早已经跟不上GPU的速度，PCIe标准虽然逐步演进，但它的传输带宽与GPU处理能力之间的差距越来越大。特别是在多卡并行计算的场景中，PCIe显得捉襟见肘，限制了GPU的最大性能释放。尽管目前许多大公司尝试采用标准PCIe交换机，并通过基于PCIe的结构扩展到更多加速器，但这只是权宜之计。为了应对这一瓶颈，英伟达开发了自家的高速互联技术——NVLink和Infiniband。NVLink 技术可用于 GPU 之间的高速点对点互连，提供高带宽和低延迟的数据传输，并通过 Peer to Peer 技术完成 GPU 显存之间的直接数据交换，进一步降低数据传输的复杂性。这对于分布式环境下运行的复杂 AI 模型尤为重要。更快的纵向互联有助于服务器集群内每个 GPU 性能的充分释放，从而提升整体计算性能。来源：Nvidia至于Infiniband技术，是一种网络连接技术。英伟达于2019年收购了Mellanox Technologies，Mellanox是全球领先的InfiniBand技术提供商之一。收购后，英伟达继续推进InfiniBand技术的创新，并在其加速计算平台中深度集成了InfiniBand网络。虽然以太网（Ethernet）在很多应用中是主流的网络连接技术，但在高性能计算（HPC）和AI训练等场景中，InfiniBand相较于以太网，具有显著优势：它提供更高的带宽、更低的延迟，且原生支持远程直接内存访问（RDMA），使得数据传输更加高效。Nvidia的Quantum-X800 InfiniBand（来源：Nvidia）而AMD则推出了自己的Infinity Fabric互联技术，专为数据中心优化，旨在提升数据传输速度和降低延迟。不过Infinity Fabric自然也是比不过NvLink的，不然AMD也不会发起UALink联盟。NVLink和InfiniBand技术虽然具有明显优势，但它们都是英伟达的专有技术。随着行业对互联技术需求的不断增长，一方面希望避免英伟达在技术上的垄断，另一方面也面临着互联技术瓶颈的挑战。因此，许多企业开始对标英伟达的互联技术，尝试开发替代方案。去年7月19日，超级以太网联盟 (UEC)成立，来对标InfiniBand。创始成员包括AMD、Arista、Broadcom、思科、Eviden（Atos 旗下企业）、HPE、英特尔、Meta 和微软。目前超级以太网联盟已经吸引了67家公司的加入。其中不乏有许多初创公司，联盟的成立将使这些初创公司从该联盟的举措中受益匪浅，UEC将成为初创公司在优化 TCO 的同时驾驭复杂的AI和HPC网络格局的关键。UEC部分会员一览（来源：UEC官网）今年，行业再度将锚头瞄向于NVLink。今年10月，由AMD主导，九大行业巨头——包括AMD、英特尔、Meta、惠普企业、亚马逊AWS、Astera Labs、思科、谷歌和微软——正式联合成立了UALink（统一加速器互联）。UALink的目标是成为AI加速器扩展连接的行业开放标准。其主要优势在于，UALink为复制NVLink和NVSwitch功能并与其他公司共享开发成果提供了一条途径，从而让整个行业的其他参与者都有机会与NVIDIA保持步调一致。UALink 1.0规范将于今年向会员开放。该标准将为AI pod内多达1,024个加速器实现高达每通道200Gbps的连接。假设 Nvidia HGX 风格的服务器内部有 8 个 AI 加速器，UALink 可以在一个pod中连接多达 128 台这样的机器。据tomshardware的报道，不过，UALink 最有可能经常以较小的规模使用，大约8个服务器的pod通过UALink相互通信，进一步的升级由超级以太网处理。联盟成员将在今年获得该规范的访问权限，并于 2025 年第一季度开始进行全面审查。来源：UALink新闻简报无论是NVLink、Fabric还是UALink，这一系列举措反映出，现有的互联技术跟不上加速器发展速度的普遍问题，行业迫切需要新的解决方案来支持更强劲的算力需求。存储更吃力与互联技术的滞后相比，存储技术的进步似乎显得更加吃力。在AI、机器学习和大数据的推动下，数据量呈现出指数级的增长，存储技术必须紧随其后，才能确保数据处理的效率和速度。对于当前的内存行业来说，高带宽内存（HBM）已经成为焦点，尤其是在大模型训练所需的GPU芯片中，HBM几乎已经成为标配。GPU依赖于高带宽内存（HBM）来满足高速数据交换的需求。与CPU相比，GPU需要更加频繁的内存访问，且数据的访问模式具有很高的并行性。这要求存储系统必须能够在毫秒级的延迟内提供极高的数据带宽。2013年，SK海力士推出了首款HBM芯片，直到大模型的崛起，HBM才真正迎来了应用的黄金时机。近年来，SK海力士加速推进HBM技术的更新迭代。今年9月，SK海力士成功批量生产了全球首款12层HBM3E产品，并计划于2025年初推出首批16层HBM3E芯片样品。原本预计在2026年量产的HBM4，SK海力士已将时间表提前，预计将在2025年下半年交付12层HBM4芯片。尽管如此，黄仁勋仍在敦促SK海力士加快HBM4的供应，初步要求提前6个月交付。虽然HBM的需求火爆，存储厂商依然面临着生产能力、技术瓶颈和成本等多重挑战。存储技术的滞后给高性能计算带来了多重挑战：计算能力浪费：GPU的强大计算能力无法得到充分利用，存储瓶颈导致大量的GPU计算资源处于空闲状态，无法高效地执行任务。这种不匹配导致了系统性能的低效发挥，增加了计算时间和能源消耗。AI训练效率下降：在深度学习训练过程中，大量的数据需要频繁地在GPU与存储之间交换。存储的低速和高延迟直接导致AI训练过程中的数据加载时间过长，从而延长了模型训练的周期。这对于需要快速迭代的AI项目来说，尤其是商业应用中，可能会造成较大的成本压力。大规模数据处理的障碍：随着大数据的兴起，许多AI应用需要处理海量数据。当前存储技术未能有效支持大规模数据的快速处理和存储，特别是在多节点分布式计算的场景中，存储瓶颈往往成为数据流动的最大障碍。为了解决存储跟不上GPU发展的瓶颈，业界已经提出了一些潜在的解决方案：例如存算一体以及CXL这样的智能存储架构。随着处理在内存（PIM）技术的兴起，计算和存储有可能进行更紧密的集成。PIM技术允许计算任务直接在存储设备上进行处理，避免了数据在计算和存储之间的传输瓶颈。此类技术有望大幅提升存储系统的性能，并有效支持GPU等计算芯片的高速数据访问需求。智能存储架构：通过采用更智能的存储架构，如CXL（Compute Express Link）和NVMe协议，可以实现更高效的存储扩展和更低延迟的数据访问。CXL提供了计算和存储之间的高速互联，使得GPU能够更快速地访问存储数据，解决传统存储架构中存在的带宽瓶颈问题。存储技术滞后于计算芯片发展的现象，显然已经成为现代计算系统中的瓶颈。尽管存储技术已经取得了一些进展，但与GPU等计算芯片的快速发展相比，仍存在较大的差距。总结在当今快速演变的技术生态系统中，多技术协同升级已成为推动新兴技术发展的核心动力。要实现算力的持续增长，GPU、互联、存储等技术必须协调发展。虽然GPU技术已取得了显著进步，但没有更高效的互联技术和更快的存储技术支撑，算力的潜力将无法完全释放。对于英伟达等科技巨头而言，如何继续推动GPU与其他关键技术的协同进化，解决存储、互联的瓶颈，将是未来几年中的主要挑战。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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