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说起半导体职业面临的难题,人们榜首时刻想到的是什么?是光刻机?是5nm?是一块方方正正的芯片,咱们造不出来?
是,但也不完满是。
人们往往将芯片半导体划分为硬件工业,但事实上,这是一个高度软硬件集成的工业——软件乃至更多时分占了大头。
所以,即使咱们在20年前就研制出了CPU,现在仍会面临如此局势。相同,现在更受人重视的GPU工业也遇到了相同困局,由于咱们面临的真实难题,不是硬件,而是软件。
芯片的硬件指的是运转指令的物理途径,包含处理器、内存、存储设备等等。芯片数据中常呈现的“晶体管数量”、“7nm制程”、“存储”等,往往指的便是硬件参数。
软件则包含固件、驱动程序、操作系统、运用程序、算子、编译器和开发东西、模型优化和布置东西、运用生态等等。这些软件辅导硬件怎么响运用户指令、处理数据和使命,一起经过特定的算法和战略优化硬件资源的运用。芯片数据中常呈现的“x86指令集”、“深度学习算子”、“CUDA途径”等,往往指的便是芯片软件。
没有硬件,软件就无法履行;可没有软件,硬件就仅仅一堆毫无含义的硅片。
以英伟达的CUDA途径为例。
2012年,跟着深度学习+GPU的组合在ImageNet大赛上一炮打响,人工智能一夜之间火遍全球,全球科技界都将目光转向了这一范畴。多年深耕CUDA人工智能核算途径的英伟达股价自然是一路走红,成为了新年代的霸主。
软件,成为了人工智能年代的中心技能壁垒。
为了打破英伟达一家独大的局势,上一任全球芯片老迈英特尔和多年迈对手AMD对标CUDA都别离推出了OneAPI和ROCm,Linux基金会更是联合英特尔、谷歌、高通、ARM、三星等公司联合成立了民间声称“反CUDA联盟”的UXL基金会,以开发全新的开源软件套件,让AI开发者能够在基金会成员的任何芯片上进行编程,企图让其替代CUDA,成为AI开发者的首选开发途径。
反过来,英伟达也在不断深挖CUDA的护城河。
早在2021年,英伟达就曾揭露表明过“制止运用转化层在其他硬件途径上运转根据CUDA的软件”,2024年3月,英伟达更是将其晋级为“CUDA禁令”,直接添加在了CUDA的终究用户答应协议中,已制止用转译层在其他GPU上运转CUDA软件
关于我国用户而言,这一禁令的打击面要更大。
早在2022年,英伟达就已被要求对我国商场断供高端GPU芯片,死死地卡住我国GPU芯片购买途径。
现在连在其他芯片上运转CUDA软件都被英伟达制止了,我国人工智能公司们,怎么办?
其实,在这条禁令下发之前好久,我国芯片公司们就现已有所预备了。
2015年,国内人工智能工业如火如荼,“AI四小龙”兴起,连带着整个工业步入打开快车道。
在这波由CNN(卷积神经网络)技能引领的人工智能职业热潮之中,就有许多我国企业看到了打造国内AI芯片的重要性。
在此期间,国内连续呈现出了近百家国内AI芯片公司,其间既有如寒武纪、地平线、壁仞科技、后摩智能等的明星创业公司,也有如华为、阿里、百度等的科技巨子,还有传统芯片厂商与矿机厂商。
各家纷繁入局,工业如烈火烹油、鲜花着锦,咱们的一起方针只需一个,打造自主可控的国内AI芯片生态。
国内AI芯片玩家们早早就认识到了软件、东西、生态关于芯片的重要性,因而在不断晋级迭代硬件产品之余,也投入了许多的时刻、精力,企图处理软件生态建造中存在的问题。
CUDA是一个关闭的软件途径,因而,从底层开端打造原创的软件栈是打破CUDA生态壁垒的要害道路。
这一次,我国企业也预备好了。文 | 晓曦说起半导体职业面临的难题,人们榜首时刻想到的是什么?是光刻机?是5nm?是一块方方正正的芯片,咱们造不出来?是,但也不完满是。人们往往将芯片半导体划分为硬件工...
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