省得也越多“ （“The more you buy原油进口流程吕坚平，天数智芯首席技艺官（CTO）。卒业于耶鲁大学并获计划机科学博士学位，曾正在英伟达、英特尔、三星等跨邦半导体巨头控造要职，是GPU规模的有名专家。

　　继2020年GTC（GPU技艺大会）颁布A100 GPU，时隔两年，英伟达如所预期正在本年（2022年）上GTC公告了媒体描摹为“核弹”GPU的H100。2020年GTC后，邦内良众GPU 首创公司抢先恐后的传播能超赶A100；2021年GTC上英伟达颁布的DPU也让良众芯片精英争相创业进入DPU开拓，谓为风潮；本年的H100会酿成什么样的回响，且让咱们拭目以待。媒体仍然有良众闭于H100的先容，对H100的技艺举办周到报道，比如芯东西题目为《800亿晶体管核弹GPU架构深刻解读，又是“拼装货”？》，以及半导体行业旁观的《深刻解读英伟达“HOPPER”GPU 架构》，这里就不再赘述。这篇著作方针是要研商H100背后的技艺思道及墟市计谋对中邦，是否值得邦内业界齐备尾随效仿？到2024年的GTC，H100的下一代问世，咱们是不是又更掉队了？

　　英伟达这些年不绝努力于传播，正在后摩尔期间，其新产物照旧能够超越古代摩尔定律，为行业供应相对待两年前产物，两倍以上的本能提拔，淡化功耗填充的价钱。每代产物之间（以Turing、Ampere、Hopper为例）根本上寄期望于取自四个本能提拔潜力实现方向：1) 工艺提拔带来的频率带来1.5倍以内提拔；2）工艺提拔带来，正在不计功耗本钱下，计划单位数倍增；3) 规模专用架构（Domain-Specific Architecture，DSA）计划带来本能加倍，如Turing的Tensor Core, Ampere的硬件Sparsity, Hopper的Transformer Engine；4)引入新的数据精度类型，用低精度来庖代高精度单位譬喻Turing的INT4, Ampere的TF32, Hopper的FP8 带来加倍本能。

　　归纳这些因子，表面上，英伟达的代际产物之间有1.5 x 2 x 2 x 2 = 12，也便是一个数目级的本能提拔空间。然而，受限于后摩尔定律期间的实际及功耗墙的限度，本能提拔总远小于一个数目级。行使这个思道，英伟达用以下图示，传播H100本能到达A100的六倍：

　　然而，要防备的是，这六倍本能提拔是峰值中的峰值，特例中的特例，并非是日常景况下的均匀本能。道理正在于，这是正在跑Transformer之类搜集的本能峰值，况且唯有正在数据齐备能以FP8来显示的景况下才会爆发。更况且，正在后摩尔定律期间，说到本能，咱们必然还要商讨功耗，本能功耗比是更主要目标。除此除外，咱们还应当过滤工艺带来的本能功耗比提拔，才调凿凿相识H100相较于A100，架构的立异孝敬了众少本能功耗比。另外，实际中，英伟达产物的良众立异需求光阴被行业消化，有些新效用需求光阴被墟市经受，最终的普适恶果不睹得会爆发，也不会真的有那么大影响。完全来说，大一面客户正在迭代会先做平移，也便是将上代代码直接移到下代。由下外能够看出， H100相较于A100，峰值算力的提拔正在日常状态下应当能够到达3.2倍。

　　那么，客户到最终要众付绝伦少价钱换取60% 本能功耗比的提拔？咱们还不领会最终H100系列产物性价比有没有发展，但已知的是，此次GTC并没有流露基于H100的DGX价值，也不再反复那句名言 “你买的越众，免得也越众“ （“The more you buy, the more you save”）。

　　芯东西的报导最后提到H100计划是英伟达的GPU朝DSA（Domain Specific Architecture，规模专用架构）的宗旨成长的动手。然而，GPU古代上就不绝给与DSA，并非从H100动手，这也是英伟达能从容应付DSA挑衅者一大造胜环节。让日常人乃至提出DSA的专家John Hennessey 及David Patterson 教练，没有知道的是，GPU架构师原来的职志都是统一DSA于通用架构。但他们是正在主旨，而不是正在芯片上层异构化。这一点能够用以下图来评释。

　　图左是日常人认同的DSA架构示贪图，谷歌的TPU AI加快芯片大致便是这个神情。图右是GPU统一DSA架构的示贪图，如，从早期的纹理单位（Texture Unit），特别函数单位 (Special Function Unit)， 到比来的张量主旨（Tensor Core）及光追主旨（RT Core）。这些例子有些共通之处：

　　1.一个DSA计划的硬件资源均匀漫衍到每个运算单位，以特别指令或是秩序呼唤的式样援用，成为各单位通用计划主旨的逐一面，不正在芯片最上层成为一个独立管束器，而是原可编程生态的自然延长，不影响原先的编程式样。

　　2.适配于墟市上的成熟操纵，譬如说纹理运算之于绝大一面图形操纵，张量计划之于简直一起AI算法，况且资源进入众少，能够基于操纵的频率，不会被太过闲置。

　　咱们能够将GPU这种统一DSA计划的式样称为“DSA通用化”，正在提拔效劳的同时，一连加强通用上风。这能够评释，为什么号称为 AI特意计划的芯片，蕴涵TPU正在内，都无法照理碾压GPU，而其他绝大大都都正在通用性上彻底对GPU称臣。

　　此次英伟达正在H100上加了 为Transformer类型搜集优化的Transformer Engine 以及相对应的FP8数据式子，与针对Dynamic Programing 优化的DPX 特别指令集，能够说是延续了DSA 通用化的古代。就Transformer Engine 来说，Transformer类型搜集已公认能通用到各样操纵规模，跳脱源起的自然言语管束周围，而Transformer Engine 也是设备到Tensor Core中，针对搜集层数据做统计理会，将来有大概能够通用化到其他类型搜集。对DPX来说，英伟达也罗列了基因排序以及呆板人行径筹备等操纵。与先前针对墟市成熟操纵DSA加快器分歧的是，Transformer Engine 及 DPX 的操纵范畴正在短期内照旧对照小，也尚未被墟市遍及经受，英伟达此次走正在了墟市之前。这是不是GPU将来DSA通用化的趋向，尚未得知。对天数智芯来说，咱们首肯跟邦内客户亲昵团结，走出一条适配邦内墟市又兼具邦际技艺视野的DSA通用化道线。

　　H100延长A100动手的非同步实践门道，提拔通用计划功用，填充Tensor Memory Accelerator（TMA）管束正在芯外内存及主旨内共享追忆体（SMEM）或是 SMEM之间搬移大张量的题目。SMEM隶属于一个SM（Streaming Multiprocessor，英伟达的计划单位）。而今为了能支撑 SMEM 之间数据搬移，以及整合成一块SMEM，SM之间而今也有了一个互联搜集。

　　因应AI算法的众样性及急迅演进，鱼与熊掌弗成兼得，咱们不得不走向通用，而舍弃专用的好处。正在我看来，非同步实践技艺宗旨的终极方向是要增加通用与专用之间的效劳差异，使得鱼与熊掌能够兼得，让GPU的通用计划功用更亲近ASIC （Application- Specific IC）中常睹的专用管线。ASIC这个字眼而今简直仍然齐备被DSA隐没，我采用ASIC，而不是DSA，是由于后者纷歧定以管线为主。专用管线的特点是正在传输数据临蓐者（Producer）的数据传送到行使者（Consumer）的同时，临蓐者及行使者照旧一直处事。我将这个技艺宗旨更加强为“计划图形化”，由于图形管线，如下图左边所示，是专用管线的代外作。固然中央数个节点已被跑正在通用算力池的着色器（Shader）秩序代替，它的管线机闭还是生存。非同步实践以不蹧跶光阴恭候数据传输，来亲近专用管线的功用。面临后摩尔定律期间的到来，通用计划借取ASIC风致的专用管线精神，是条必需走下去的门道。

　　H100 SMX版本的66个TPC，以及PCIe版本的57个TPC中，唯有两个TPC具备图形效用。这个计划恐怕是由于，固然图形专用硬件占面积正在1个TPC中不算大，但乘上三十倍驾御之后，正在面积及功耗仍然都爆外的状态下，也是难以消受。由于H100 的图形与通用计划这样不行比例，咱们能够称H100为通用GPU。可念而知，像H100云云级此外通用GPU要有与之成亲的图形技能，条件是图形必需正在效用不减，本能不降的要求下，富裕行使AI算力，并简化图形专用硬件。

　　跟着图形管线众个节点被跑正在通用算力池的着色器秩序代替，为什么不节减几个着色器节点？如上图所示，前辈图形法式中，极新的、特别应用计划效用的mesh shader 能够代替从vertex shader 到 geometry shader的着色器，从而正在不减效用的条件下，将图形管线节点数众量节减，并移除极少连结节点的专用硬件。本能还大概由于mesh shader 具有的弹性，而有所提拔。这是简化图形的第一步。

　　正在英伟达的元宇宙/数字孪生远景中，H100 通用GPU系列与RTX 图形GPU 各司其职。然而图形GPU 需求通用计划加持，才调支撑数字孪生所需求的物理模仿运算，更需求AI做超分及为光追所需求的降噪。反而言之，通用GPU需求衬托才调遍及地从事基于AI的实质天生及三维修模。我的意见是，通用与图形GPU应当统一。但H100没这么做，道理是举动通用GPU的H100仍然高度为AI优化。更准确的说法是，张量计划仍然由协同管束的脚色，演变为通用GPU的算力中央，由于AI以张量计划为主。然而古代的图形衬托着色器算法并非基于张量。这意味着要让以救援张量计划为主的通用GPU竣工成亲的图形，独一的途径便是要可能统一图形与AI，使得图形衬托着色器必需也采用基于AI的算法。我称该走向为“图形计划化”。

　　这一点，英伟达举动图形显卡墟市指引者，是很难办到的，由于着色器算法的选取及编写正在于图形操纵开拓者。对待天数智芯来说，咱们做图形的方向是救援元宇宙/数字孪生的云端衬托，有机遇与客户开拓属于中邦的生态，促使图形操纵开拓都以AI为根柢，而使得为张量计划优化的通用GPU也能正在图形规模大显技艺。

　　大众最珍视的话题，是咱们奈何亲近，乃至超赶英伟达？就似乎前文所理会的，正在日常的状态下，滤除工艺及功耗等因子，H100架构上的立异相较于A100孝敬了30%驾御效劳提拔。咱们要能正在2024年超赶英伟达，走纷歧样的道，正在技艺门道.与邦内客户团结，做出适合邦内墟市的

　　，提拔通用计划效劳，媲美图形管线.与邦内生态团结，借由图形计划化，直接跨接前辈图形法式，并使专精于张量计划的通用GPU能够正在图形规模大显技艺

　　咱们也不行漠视“开拓全自决、技艺广通用”正在GPU赛道的主要性。唯有僵持自决立异，从底层硬件到上层软件独立计划开拓，不走进货海外GPU IP的捷径，才调确保齐备自决常识产权，打垮邦内永远举动海外IP代办的现象。也唯有

　　、计划核、指令集及根柢软件栈，才调速即呼应急迅蜕变的墟市需求，竣工一连自决成长，齐备不受海外IP限造。况且针对客户央浼的分歧技艺层面盛开性测试，才调从底子上保险了客户行使安静、新闻安静。就似乎The Information 正在题为“China’s Little Nvidia Has a Big Secret: Its Homegrown AI Chip Isn’t”的报导中引述我的话，“唯有一行一行地写代码来竣工GPU的主旨效用，才是走向自决的独一途径“。有了开拓全自决，技艺广通用的GPU芯片之后，咱们也要能正在测试、客户适配、不变供货，告成量产并竣工范围操纵等方面与英伟达对标，流片及点亮等只可说是开端站上赛道。最终，咱们还要研商鉴戒英伟达的底子意旨正在哪里。咱们是要看到一家公司，正在算力上， 包罗芯片，板卡，任职器，小集群，大集群，到数据中央乃至算力中央， 正在搜集上， 涵盖芯间，片间，机箱间，到集群间互联，以及正在操纵上，坐拥芯片能力，广及医药，互联网，工场，自驾，生物医药吗？

　　上海天数智芯半导体有限公司（简称“天数智芯”）于2018年正式启动通用GPU芯片计划，是中邦第一家通用GPU高端芯片及超等算力编造供应商。公司以“成为智能社会的赋能者”为工作，驻足客户、墟市的需求，努力于开拓自决可控、邦际领先的高本能通用GPU产物，加快AI计划与图形衬托统一，探究通用GPU赶超成长道线，加疾征战自决家当生态，打造宇宙一流的算力引擎，以更可托、更高效、更绿色的算力赋能各行各业智能化转型，煽动我邦数字经济高质地成长，开启中邦引颈宇宙走向元宇宙、数字孪生的极新一页。

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