AI这“破天的富贵”，谁都不想错过。
尽管摩尔定律逼近极限，芯片性能的提升变得更加困难。但各大厂商依然以令人瞩目的速度推出新一代产品，在近日召开的台北国际电脑展上，英伟达、AMD和英特尔三大芯片巨头齐聚一堂，纷纷秀出自家肌肉，推出了下一代AI芯片。
英伟达的Hopper GPU/Blackwell/Rubin、AMD的Instinct 系列、英特尔的Gaudi芯片，这场AI芯片争霸战拼什么？这是速度之争，以英伟达为首，几家巨头将芯片推出速度提升到了一年一代，展现了AI领域竞争的“芯”速度；是技术的角逐，如何让芯片的计算速度更快、功耗更低更节能、更易用上手，将是各家的本事。
尽管各家厂商在AI芯片方面各有侧重，但细看之下，其实存在着不少的共同点。
虽然摩尔定律已经开始有些吃力，但是AI芯片“狂欢者们”的创新步伐以及芯片推出的速度却越来越快。英伟达Blackwell还在势头之上，然而在不到3个月后的Computex大会上，英伟达就又祭出了下一代AI平台——Rubin。英伟达首席执行官黄仁勋表示，以后每年都会发布新的AI芯片。一年一代芯片，再次刷新了AI芯片的更迭速度。
英伟达的每一代GPU都会以科学家名字来命名。Rubin也是一位美国女天文学家Vera Rubin的名字命名。Rubin将配备新的GPU、名为Vera的新CPU和先进的X1600 IB网络芯片，将于2026年上市。
目前，Blackwell和Rubin都处于全面开发阶段，其一年前在2023年在Computex上发布的GH200 Grace Hopper“超级芯片”才刚全面投入生产。Blackwell将于今年晚些时候上市，Blackwell Ultra将于2025年上市，Rubin Ultra将于2027年上市。
紧跟英伟达，AMD也公布了“按年节奏”的AMD Instinct加速器路线图，每年推出一代AI加速器。Lisa Su在会上表示：“人工智能是我们的首要任务，我们正处于这个行业令人难以置信的激动人心的时代的开始。”
继去年推出了MI300X，AMD的下一代MI325X加速器将于今年第四季度上市，Instinct MI325X AI加速器可以看作是MI300X系列的强化版，Lisa Su称其速度更快，内存更大。随后，MI350系列将于2025年首次亮相，采用新一代AMD CDNA 4架构，预计与采用AMD CDNA 3的AMD Instinct MI300系列相比，AI推理性能将提高35倍。MI350对标的是英伟达的Blackwell GPU，按照AMD的数据，MI350系列预计将比英伟达B200产品多提供50%的内存和20%的计算TFLOP。基于AMD CDNA“Next”架构的AMD Instinct MI400系列预计将于2026年上市。
英特尔虽然策略相对保守，但是却正在通过价格来取胜，英特尔推出了Gaudi人工智能加速器的积极定价策略。英特尔表示，一套包含八个英特尔Gaudi 2加速器和一个通用基板的标准数据中心AI套件将以65,000美元的价格提供给系统提供商，这大约是同类竞争平台价格的三分之一。英特尔表示，一套包含八个英特尔Gaudi 3加速器的套件将以125,000美元的价格出售，这大约是同类竞争平台价格的三分之二。AMD和Nvidia虽然不公开讨论其芯片的定价，但根据定制服务器供应商Thinkmate的说法，配备八个Nvidia H100 AI芯片的同类HGX服务器系统的成本可能超过30万美元。
一路高歌猛进的芯片巨头们，新产品发布速度和定价凸显了AI芯片市场的竞争激烈程度，也让众多AI初创芯片玩家望其项背。可以预见，三大芯片巨头将分食大部分的AI市场，大量的AI初创公司分得一点点羹汤。
AI芯片走向3纳米是大势所趋，这包括数据中心乃至边缘AI、终端。3纳米是目前最先进工艺节点，3纳米工艺带来的性能提升、功耗降低和晶体管密度增加是AI芯片发展的重要驱动力。对于高能耗的数据中心来说，3纳米工艺的低功耗特性至关重要，它能够有效降低数据中心的运营成本，缓解数据中心的能源压力，并为绿色数据中心的建设提供重要支撑。
英伟达的B200 GPU功耗高达1000W，而由两个B200 GPU和一个Grace CPU组成的GB200解决方案消耗高达2700W的功率。这样的功耗使得数据中心难以为这些计算GPU的大型集群提供电力和冷却，因此英伟达必须采取措施。
Rubin GPU的设计目标之一是控制功耗，天风国际证券分析师郭明錤在X上写道，Rubin GPU很可能采用台积电3纳米工艺技术制造。另据外媒介绍，Rubin GPU将采用4x光罩设计，并将使用台积电CoWoS-L封装技术。与基于Blackwell的产品相比，Rubin GPU是否真的能够降低功耗，同时明显提高性能，或者它是否会专注于性能效率，还有待观察。
AMD Instinct系列此前一直采用5纳米/6纳米双节点的Chiplet模式，而到了MI350系列，也升级为了3纳米。半导体知名分析师陆行之表示，如果英伟达在加速需求下对台积电下单需求量大，可能会让AMD得不到足够产能，转而向三星下订单。
来源：videocardz
英特尔用于生成式AI的主打芯片Gaudi 3采用的是台积电的5纳米，对于 Gaudi 3，这部分竞争正在略微缩小。不过，英特尔的重心似乎更侧重于AI PC，从英特尔最新发布的PC端Lunar Lake SoC来看，也已经使用了3纳米。Lunar Lake包含代号为Lion Cove的新 Lion Cove P核设计和新一波Skymont E 核，它取代了 Meteor Lake 的 Low Power Island Cresmont E 核。英特尔已披露其采用 4P+4E（8 核）设计，禁用超线程/SMT。整个计算块，包括P核和E核，都建立在台积电的N3B节点上，而SoC块则使用台积电N6节点制造。
英特尔历代PC CPU架构（来源：anandtech）
在边缘和终端AI芯片领域，IP大厂Arm也在今年5月发布了用于智能手机的第五代 Cortex-X 内核以及带有最新高性能图形单元的计算子系统 (CSS)。Arm Cortex-X925 CPU就利用了3纳米工艺节点，得益于此，该CPU单线程性能提高了36%，AI性能提升了41%，可以显著提高如大语言模型（LLM）等设备端生成式AI的响应能力。
HBM（High Bandwidth Memory，高带宽存储器）已经成为AI芯片不可或缺的关键组件。HBM技术经历了几代发展：第一代（HBM）、第二代（HBM2）、第三代（HBM2E）、第四代（HBM3）和第五代（HBM3E），目前正在积极发展第六代HBM。HBM不断突破性能极限，满足AI芯片日益增长的带宽需求。
在目前一代的AI芯片当中，各家基本已经都相继采用了第五代HBM-HBM3E。例如英伟达Blackwell Ultra中的HBM3E增加到了12颗，AMD MI325X拥有288GB的HBM3e内存，比MI300X多96GB。英特尔的 Gaudi 3封装了八块HBM芯片，Gaudi 3能够如此拼性价比，可能很重要的一点也是它使用了较便宜的HBM2e。
英特尔Gaudi 3的HBM比H100多，但比H200、B200或AMD的MI300都少（来源：IEEE Spectrum）
至于下一代的AI芯片，几乎都已经拥抱了第六代HBM-HBM4。英伟达Rubin平台将升级为HBM4，Rubin GPU内置8颗HBM4，而将于2027年推出的Rubin Ultra则更多，使用了12颗HBM4。AMD的MI400也奔向了HBM4。
从HBM供应商来看，此前AMD、英伟达等主要采用的是SK海力士。但现在三星也正在积极打入这些厂商内部，AMD和三星目前都在测试三星的HBM。6月4日，在台北南港展览馆举行的新闻发布会上，黄仁勋回答了有关三星何时能成为 Nvidia 合作伙伴的问题。他表示：“我们需要的 HBM 数量非常大，因此供应速度至关重要。我们正在与三星、SK 海力士和美光合作，我们将收到这三家公司的产品。”
HBM的竞争也很白热化。SK海力士最初计划在2026年量产HBM4，但已将其时间表调整为更早。三星电子也宣布计划明年开发HBM4。三星与SK海力士围绕着HBM的竞争也很激烈，两家在今年将20%的DRAM产能转向HBM。美光也已加入到了HBM大战行列。
炙手可热的HBM也成为了AI芯片大规模量产的掣肘。目前，存储大厂SK Hynix到2025年之前的HBM4产能已基本售罄，供需矛盾日益凸显。根据SK海力士预测，AI芯片的繁荣带动HBM市场到2027年将出现82%的复合年增长率。分析师也认为，预计明年HBM市场将比今年增长一倍以上。
三星电子DRAM产品与技术执行副总裁Hwang Sang-joon在KIW 2023上表示：“我们客户当前的(HBM)订单决定比去年增加了一倍多。”三星芯片负责业务的设备解决方案部门总裁兼负责人 Kyung Kye-hyun 在公司会议上更表示，三星将努力拿下一半以上的HBM市场。三星内存业务执行副总裁Jaejune Kim对分析师表示，该公司将在2023年至2024年间将其HBM产能增加一倍。
AI芯片之间互联一直是个难题，随着近年来越来越多的加速器被集成到一起，如何高效传输数据成为了瓶颈。由于PCIe技术的发展速度跟不上时代需求，目前主流的AI芯片厂商都已经自研了互联技术，其中较为代表的就是英伟达的NVLink和AMD的Infinity Fabric。
NVIDIA的下一代Rubin平台，将采用NVLink 6交换机芯片，运行速度为3600GB/s，上一代的Blackwell采用的是NVLink 5.0。NVLink设计之初，就是为了解决传统的PCI Express (PCIe) 总线在处理高性能计算任务时带宽不足的问题。下图显示了英伟达各代NVLink的参数情况。
各代NVLink的性能参数
与英伟达的NVLink相似，AMD则推出了其Infinity Fabric技术，AMD Infinity 架构与第二代 AMD EPYC处理器一同推出，使系统构建者和云架构师能够释放最新的服务器性能，同时又不牺牲功能、可管理性或帮助保护组织最重要资产（数据）的能力。Infinity Fabric支持芯片间、芯片对芯片，以及即将推出的节点对节点的数据传输。
英特尔则是以太网的坚实拥护者，英特尔的用于生成式AI的Gaudi AI芯片则一直沿用传统的以太网互联技术。Gaudi 2每个芯片使用了24个100Gb以太网链路；Gaudi 3也使用了24个200Gbps以太网RDMA NIC，但是他们将这些链路的带宽增加了一倍，达到200Gb/秒，使芯片的外部以太网I/O总带宽达到8.4TB/秒。
诸如ChatGPT这样的生成式AI开发任务极其复杂，大模型需要在多台计算机上运行数十亿到数万亿个参数，它需要在多个GPU上并行执行工作，采用张量并行、流水线并行、数据并行等多种并行处理方式，以尽可能快地处理任务。
因此，如何能够帮助用户更快的开发，提供良好的服务也是关键一役。
在这方面，英伟达推出了一种新型的软件NIMS，即NVIDIA Inference Microservices（推理微服务）。黄仁勋称之为“盒子里的人工智能”，NIMS中包含了英伟达的CUDA、cuDNN、TensorRT、Triton。NIMS 不仅使部署 AI 变得更容易，只需几分钟而不是几个月，它们还构成了客户可以创建新应用程序和解决新问题的构建块。如果采用，NIMS 将有助于加速创新并缩短价值实现时间。Nvidia 还宣布，NIMS 现在可供开发人员和研究人员免费使用。在生产中部署NIMS需要AI Enterprise许可证，每个GPU的价格为4500美元。
下一场AI之战已然打响，综合来看，当前AI芯片市场上，英伟达、AMD和英特尔等主要芯片巨头正在展开激烈的竞争。他们不仅在速度、技术和工艺方面竞相创新，还在互联和服务等领域积极拓展，致力于为用户提供更快、更强、更智能的AI解决方案。AI芯片争霸战仍在继续，谁能最终胜出？让我们拭目以待。
-转自36氪
