對標蘋果的靈動島 華為帶來實況窗功能
繼蘋果的靈動島之后，華為也在今天正式推出了“實況窗”功能。據今天鴻蒙OS 4.0的現場演示顯示，華為的實況窗可以更高效的展現出實時通知，比如鎖屏上就能看到外賣、打車、銀行
老黃又來掀桌了啦！
在今天凌晨的 2023 年全球超算大會（ SC2023 ）上，英偉達推出了全新GPU H200 。
作為前代 H100 的升級款，老黃直接不裝了，在官網上單方面將 H200 稱為 “ 當世強 ” 。
但更秀的是，沒人會因此質疑他們違反廣告法，因為在 AI 時代，對手們真只能眼巴巴地看著英偉達的車尾燈。
從英偉達官方透露的數據來看， H200 強的就是在大模型推理表現上。
以 700 億參數的 LLama2 大模型為例， H200 推理速度幾乎比前代的 H100 快了一倍，而且能耗還降低了一半。
能取得這么強的成績，自然是 H200 的硬件給力。
從參數方面看， H200 的主要提升就是把上一代 “ G 皇 ”H100 的顯存，從 80GB 拉到了 141GB ，帶寬從 3.35TB/s 增加到了 4.8 TB/s 。
這些進步則主要要歸功于HBM3e 內存技術。
今年 8 月的時候， SK 海力士推出 HBM3e 之后，據宣稱單顆帶寬可以達到 1.15TB/s ，相當于在 1 秒鐘內傳輸了 230 部 FHD 高清電影（每部容量 5G ）。
在 SK 海力士官宣 HBM3e 之后不久，包括三星、美光在內的內存廠商們，都陸續跟進了這一技術。
這個 HBM3e ，其實就是之前大家都在用的 HBM3 的升級版。
說白了就是有更高的性能、更高的帶寬，好處就是芯片能用更快的速度傳輸數據，同時還降低功耗。
非常適合眼下的AI 和大數據運用。
于是英偉達第一時間就找到 SK 海力士進行了合作。
所以我們能看到這才沒多久， H200 就已經用上了這一新技術。
比起技術升級更方便的是， H200 和 H100 都是基于英偉達 Hopper 架構打造的。
所以兩款芯片可以互相兼容，那些裝滿了 H100 的企業不需要調整，可以直接更換。
不過，乍一看好像是王炸，但實際上H200 可能只是 H100 的一個 “ 中期改款 ” 。
因為我們發現， H100 和 H200 單論峰值算力的話，其實是一模一樣的。
真正提升的參數只有顯存、帶寬。
在此前，大家常用來評判 AI 芯片性能的重要參數：訓練能力。
H200 相較 H100 的提升也并不明顯。
從英偉達給出的數據來看，在 GPT-3 175B 大模型的訓練中， H200 只比 H100 強了 10% 。
這種操作大概率是有意為之。
之前各個大廠忙著打造自家的大模型，對 GPU 大的需求毫無疑問就是訓練，所以當時大家的需求是提升訓練能力。
如今，隨著 AI 大語言模型不斷落地應用，訓練模型在廠商眼中可能已經是牛夫人了，大家反而全去卷推理速度。
所以這次 H200 很可能是故意忽略 “ 算力 ” 升級，轉而進行推理方面的發力。
不得不說，老黃的刀法依舊精準。
當然了，這也是英偉達工程師們給老黃擠牙膏的本事，誰讓人家顯卡真就遙遙領先呢。
哪怕只是做了個小提升， H200 還真就能當得起 “ 當世強 ” 的名號。
而且根據瑞杰金融集團估計， H100 芯片售價在 2 萬 5 - 4 萬美金之間，那加量后的 H200 只會比這高。
如今像亞馬遜、谷歌、微軟和甲骨文等大廠的云部門，已經付完錢排排站，就等著明年 H200 交貨了。
畢竟，哪家大模型隨便升個級不要幾千個 GPU ？
只能說這波老黃又又又賺麻了。
但問題就是，加價對于 AI 芯片永遠不是問題。
今年初創公司、大廠、政府機構等等為了搶一張 H100 擠破腦袋的樣子還在上演，所以明年H200 的銷量根本不用愁。
“ 是人是狗都在買顯卡 ” ，去年說完這句話的馬斯克也不得不轉頭就加入 “ 搶卡大軍 ” 。
更夸張的是，英偉達方面還說了，推出 H200 不會影響 H100 的擴產計劃。
也就是明年英偉達還是打算賣 200 萬顆 H100 芯片，也能側面看出， AI 芯片是多么不愁賣。
但面對全球嗷嗷待哺的市場，英偉達其實也有點力不從心。
像 OpenAI 作為打響 AI 革命第一槍的人，結果因為沒有足夠的 GPU 痛苦得不行。
比如因為算力不夠用，自家 GPT 們被各種吐槽 API 又卡又慢；
因為算力不夠用， GPT 更強的上下文能力始終沒法全員推廣；
因為算力不夠用， GPT 們沒法賣給客戶更多專有定制模型。
光連 OpenAI 創始人奧特曼，就已經出來好幾次炮轟過算力短缺。
而為了解決這個問題， OpenAI 也想了不少辦法。
比如自研 AI 芯片、與英偉達等制造商展開更緊密合作、實現供應商多元化等等。
上個月初就有消息說 OpenAI 已經在找收購目標了。
更進一步的是特斯拉，他們就在 7 月推出了由定制 AI 芯片 D1 打造的 Dojo 超級計算機，用來訓練自動駕駛系統。
當時摩根士丹利直接吹了一篇研報說：特斯拉這波下來，比用英偉達的 A100 足足省下了 65 億美元。
當然，這也不是說馬斯克的這個自研的 AI 芯片就比 A100 強了。
而只是因為自研芯片只需要干自家的活，更符合自己需要、也沒有算力浪費。
就好比英偉達的芯片是一鍋大雜燴，誰來了吃都能吃飽飽；而自研芯片雖然只是小碗菜，但它可以按照個人口味做，雖然做得少、但更合胃口。
其他大廠也沒閑著，比如微軟要自研 “ 雅典娜 ” 、谷歌在年初就在自研芯片上取得突破進展。
但就像我們前面說的，這次 H200 其實只是一個 “ 中期改款 ” ，還不足以打消其他廠商們的小心思。
按照英偉達自己放出的消息，大的還是明年會來的 B100 ，從圖里看它至少是有指數級的提升。
所以，大家伙忙活半天，在硬實力面前，黃老爺的位置恐怕還是會越來越穩。
你看像是即使強如 Meta 早在 2021 年就意識到，自己怎么干都比不上英偉達的GPU 性能，轉頭就從老黃那下了幾十億訂單（ Meta 近好像又有點自研的心思了 ）。
還記得老黃剛宣布英偉達是 “ AI 時代的臺積電 ” 的時候，有不少人冷嘲熱諷。
結果現在才發現，這句話居然是老黃的謙辭。
畢竟 2022 年臺積電 “ 只 ” 占了全球晶圓代工產能的 60% ，而英偉達如今已經占據了可用于機器學習的圖形處理器市場 80% 以上的份額。
總感覺，等老黃的大招真來了，這些大廠們的芯片自研項目恐怕又得死一片吧。
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