目前在AI芯片领域,英伟达可以说是没有对手。特别是ChatGPT的火爆,让英伟达跨过了1万亿美元市值大关,成为全球No.1的芯片企业。
(相关资料图)
英伟达在AI芯片有多牛?说两个数字,大家就懂了。AI芯片主要分为训练芯片以及推理芯片两种。
在AI训练芯片市场,Nvidia凭借V100 NVLink、V100PCIe等系列产品占据了90%的市场份额。在推理芯片市场,Nvidia凭借着T4、P4等产品占据约65%的份额。
在全部 AI芯片市场,英伟达一家占了80%+以上的份额,而AMD占了15-20%左右的份额,其它玩家,可能只占了5%甚至不到5%的份额。
国内也有AI芯片,不过大多集中在推理领域,比如华为、寒武纪、比特大陆、阿里等,他们合计应该占了全球15-20%的份额,但在总的AI芯片上,合计可能不超过5%。
毕竟国内的AI芯片,确实在性能、功耗、软件生态等指标上与英伟达等,差距巨大,所以尚未实现大规模应用。
不过,业界普遍认为,在未来光芯片将挑战甚至颠覆现在的AI芯片,因为光芯片是利用光波作为载体进行信息处理的技术,具有大带宽、低延时、低功耗等优点,提供了一种“传输即计算,结构即功能”的计算架构。
之前,以Lightmatter和Lightelligence为代表的国际玩家,已经推出了新型的硅光计算芯片,性能远超目前的AI算力芯片。
特别是Lightmatter,他们推出了一款名为Envise的光芯片,其运行速度比英伟达的A100芯片快1.5到10倍。
所以,这几年,国内众多企业都在研究光芯片,比如曦智科技、光子算数等,大家都想要换道超车,因为想在现有的硅基芯片上超过英伟达实在是太难了,光芯片或者是换道一次好机会。
而近日,中科院传出好消息,在光芯片上有了突大突破,李明-祝宁华团队研制出了一款超高集成度光学卷积处理器,其成果也发表在《自然-通讯》上。
光学卷积处理单元通过两个4×4多模干涉耦合器和四个移相器构造了三个2×2相关的实值卷积核。而其他光计算方案相比,该方案具有高算力密度、超高的线性扩展性。
而基于这种技术,光芯片性能再次提升,同时基于这种技术,光计算芯片用于AI,可能很快就会变成现实,而一旦这种技术应用于AI领域,能实现对现有的AI芯片的颠覆,其速度可能不只是快1.5倍-10倍,可能会更快。
当然,目前这技术还没有大规模量产,但考虑到它不需要光刻机,想必量产也不会特别难,所以,这真的是一个大突破,大好消息,你觉得呢?
原文标题:比英伟达的AI芯片快1.5到10倍?中科院传出好消息
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