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幾天前英偉達發(fā)布財報，業(yè)績不錯，但不夠好，無法推動股價進一步爬升。盡管如此，英偉達已經(jīng)向投資者證明，競爭對手AMD、英特爾想追上還有很長的路要走。
英偉達高管知道競爭很激烈，他們強調(diào)，在AI芯片領(lǐng)域英偉達地位超然。如何保持優(yōu)勢？英偉達會加快研發(fā)速度，每年都會發(fā)布新品，而不是兩年一次。
趕超英偉達不容易
由于英偉達的前進速度非?？欤珹MD、英特爾想追趕很不容易。分析師Raymond James和Srini Pajjuri認為，明年在AI加速芯片市場英偉達將會占據(jù)85%的份額。
Srini Pajjuri還說，因為等待B100芯片，一些客戶可能會暫停支出，B100要等到明年下半年才能量產(chǎn)。盡管如此，客戶也可能不會購買AMD M1300和英特爾Gaudi 3芯片（明年推出）。
獨立分析師Richard Windsor認為：“雖然競爭對手越來越多，英偉達仍然是生成式AI算法訓(xùn)練的領(lǐng)頭羊，主要是因為在過去近20年的時間里它辛苦搭建了CUDA軟件平臺?！?/p>
在AI芯片市場，除了英特爾和AMD，谷歌、微軟也成了英偉達的競爭對手。面對挑戰(zhàn)，英偉達信心十足。Raymond James認為：“英偉達的GPU在通用性、實用性方面比定制解決方案更好?！?/p>
英偉達不只有芯片，它還搭建了一整套平臺和生態(tài)系統(tǒng)，名叫“英偉達科學(xué)計算平臺”（Nvidia Scientific Computing Platform），它將硬件（Hopper GPU、Grace CPU）和系統(tǒng)軟件（比如CUDA、PhysX）結(jié)合在一起，讓開發(fā)者開發(fā)模型變得更簡單。
不只如此，英偉達還有端到端平臺，包括Omniverse、Nvidia AI等。
英偉達的“詩與遠方
”未來如何發(fā)展？在不久前的SC23大會上，英偉達發(fā)布一批新品，從中我們可以窺見端倪。
1、用新GPU保持優(yōu)勢
英偉達推出H200芯片，它相當于H100 Hopper GPU的升級版本，內(nèi)存設(shè)計更進一步。由于從HBM3跳到HBM3e，新的H200擁有更高的內(nèi)存帶寬和更大的內(nèi)存容量，所以性能會有明顯提升。
以前當我們談及GPU、CPU性能時經(jīng)常會討論內(nèi)存技術(shù)，現(xiàn)在面對新的AI模型和HPC負載，更加考驗內(nèi)存容量。H200的內(nèi)存容量增加76%，內(nèi)存帶寬提升43%。
在AI芯片領(lǐng)域，英偉達本來已經(jīng)是領(lǐng)先者，有了H200領(lǐng)先優(yōu)勢進一步擴大。不過對手也沒有示弱，英特爾正在推進GPU、Gaudi AI加速器戰(zhàn)略，AMD將會推出MI300 AI應(yīng)戰(zhàn)，英偉達不能掉以輕心。
英偉達對下一代架構(gòu)Blackwell和B100 GPU給予厚望，它們預(yù)計會在2024年推出，性能是H200的兩倍。
為了給未來產(chǎn)品打氣，英偉達拉攏一幫合作伙伴和客戶站臺。例如，2018年成立的EuroHPC Joint Undertaking在歐洲建設(shè)超級計算系統(tǒng)，它準備打造Jupiter超級計算機，擁有約24000個GH200節(jié)點；該超級計算機將Arm Grace CPU和Hopper GPU組合在一起。還有Texas Advanced Computing Center，它準備搭建名為Vista的系統(tǒng)，用到了GH200 Grace Hopper和Grace CPU超級芯片。
2、瞄準量子計算
許多人認為，計算的下個大變革應(yīng)該是量子計算。目前英偉達還沒有QPU（量子計算單元），但這并不意味著英偉達對量子計算技術(shù)無動于衷。不管英偉達是自己打造還是花錢購買量子算力，支持量子計算硬件和軟件是確定的，因為它不想落后。
從硬件的角度看，今天的所有量子計算系統(tǒng)幾乎都與傳統(tǒng)計算系統(tǒng)有關(guān)，科學(xué)家用傳統(tǒng)計算系統(tǒng)模擬或者控制量子系統(tǒng)。這樣做會有一些壞處，比如出現(xiàn)計算錯誤。英偉達提出了“混合量子系統(tǒng)”的概念，意思就是讓量子工程師、系統(tǒng)研究人員與英偉達全程合作。
在過去15年里，英偉達憑借CUDA打遍天下?，F(xiàn)在英偉達還提出“CUDA Quantum”（CUDA量子）的概念，將量子與CUDA聯(lián)系起來。
“CUDA量子”包括一套高級編程語言，它讓量子系統(tǒng)設(shè)計師、應(yīng)用程序開發(fā)者編寫的代碼既可以在傳統(tǒng)系統(tǒng)上運行，也可以在量子系統(tǒng)上運行，讓兩個系統(tǒng)上的工作可以彼此遷移，或者簡單模擬量子系統(tǒng)上的程序。
按照英偉達的說法，前50強量子計算創(chuàng)業(yè)公司中已經(jīng)有92%使用英偉達GPU和軟件，78%的企業(yè)用CUDA Quantum搭建或者部署量子處理器。
從英偉達的布局不難看出，它不僅要牢牢掌握現(xiàn)在風(fēng)頭正盛的AI計算，還要在下一代量子計算領(lǐng)域占據(jù)上風(fēng)。
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