石頭自清潔掃拖機(jī)器人G10S評(píng)測(cè)：多年黑科技集大成之作 懶人終極福音
科技圈經(jīng)常能看到一個(gè)詞叫“縫合怪”，用來(lái)形容那些把好多功能或者外觀結(jié)合在一起的產(chǎn)品，通常這樣的詞是貶義詞，但如果真的是產(chǎn)品縫合的好、縫合的實(shí)用的話，那它就成了中性詞，今
本文由半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自tomshardware
GPU短缺實(shí)際上是說(shuō)主板上某些組件的短缺，而不是 GPU 本身。
Nvidia副總裁兼 HPC 驅(qū)動(dòng) DGX 系統(tǒng)總經(jīng)理出面澄清了該公司 GPU 容量問(wèn)題的具體所在。博伊爾表示，問(wèn)題并非來(lái)自英偉達(dá)錯(cuò)誤計(jì)算需求或其制造合作伙伴臺(tái)積電的晶圓產(chǎn)量問(wèn)題。
相反，制造足夠的 GPU 來(lái)滿足消費(fèi)者和專業(yè)工作負(fù)載（由于人工智能的蓬勃發(fā)展）需求的瓶頸在于隨后的芯片封裝步驟。英偉達(dá)的 H 級(jí) GPU 采用臺(tái)積電的 2.5D晶圓基片芯片 (CoWoS) 封裝技術(shù)，這是一種多步驟、高精度的工程步驟，其復(fù)雜性降低了可在一個(gè)芯片中組裝的 GPU 數(shù)量。給定的時(shí)間范圍。這可能會(huì)對(duì)供應(yīng)產(chǎn)生不成比例的影響；所需 GPU 數(shù)量與可用 GPU 數(shù)量之間的差異甚至導(dǎo)致埃隆·馬斯克 (Elon Musk) 表示，事實(shí)證明，它們“比藥品更難獲得”。
Charlie Boyle，英偉達(dá)DGX 副總裁兼總經(jīng)理說(shuō)道：因此，當(dāng)人們使用 GPU 短缺這個(gè)詞時(shí)，他們實(shí)際上是在談?wù)撝靼迳夏承┙M件的短缺或積壓，而不是 GPU 本身。這些東西的全球制造有限……但我們預(yù)測(cè)了人們想要什么，以及世界可以建造什么。
在芯片成為可用的 GPU 之前，需要經(jīng)過(guò)從芯片設(shè)計(jì)到制造的多個(gè)步驟。其一，芯片設(shè)計(jì)階段的問(wèn)題可能會(huì)因設(shè)計(jì)疏忽而造成制造瓶頸，從而降低設(shè)計(jì)的良率（良率是指完全蝕刻的晶圓中可用芯片的百分比）。稀土金屬或其他材料（例如最近受到限制的鎵）的缺乏將影響長(zhǎng)物流鏈中的其他步驟；材料污染、能源中斷和許多其他因素也會(huì)如此，正如我們多年來(lái)已經(jīng)看到的那樣。
但CoWoS的瓶頸問(wèn)題可能比預(yù)想的更嚴(yán)重。臺(tái)積電本身也表示，預(yù)計(jì)需要 1.5 年（以及完成額外晶圓廠和擴(kuò)建現(xiàn)有設(shè)施）才能使封裝工藝積壓恢復(fù)正常。這可能意味著英偉達(dá)將不得不決定什么產(chǎn)品用什么樣的封裝技術(shù)——因?yàn)闆](méi)有足夠的時(shí)間和能力來(lái)封裝所有產(chǎn)品。
供應(yīng)問(wèn)題可能來(lái)自臺(tái)積電的封裝，但最終，英偉達(dá)通過(guò)其（根據(jù)帕特·基辛格的說(shuō)法）“令人難以置信的執(zhí)行力”在人工智能領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位。就臺(tái)積電而言，它是少數(shù)擁有功能性高性能封裝技術(shù)的廠商之一，而這種技術(shù)是性能擴(kuò)展的絕對(duì)要求。AI 領(lǐng)域肯定需要更多的競(jìng)爭(zhēng)，比如RX 7900 XTX 等 AMD 游戲 GPU 也被認(rèn)為正走向AI 數(shù)據(jù)中心。
AMD于6月13日發(fā)布可用于ChatGPT等AI模型的MI300x芯片，挑戰(zhàn)目前占有AI芯片市場(chǎng)超八成份額的英偉達(dá)。
用于生成式AI的大型語(yǔ)言模型需要大量的運(yùn)算，因此需要很大的內(nèi)存支持。AMD于6月曾演示了MI300x運(yùn)行400億參數(shù)的Falcon模型，而OpenAI的GPT-3模型有1750億個(gè)參數(shù)。
AMD公司的這款MI300x芯片及其CDNA架構(gòu)專為大型語(yǔ)言模型和其他先進(jìn)的AI模型而設(shè)，可用于192GB內(nèi)存，也就是說(shuō)能用于更大規(guī)模的人工智能模型，相比之下，英偉達(dá)的H100芯片只能支持120GB內(nèi)存。
除此以外，蘇姿豐還介紹了使用配置MI300x芯片的AMD Infinity架構(gòu)平臺(tái)，用于生成式AI的推理和訓(xùn)練，可在一個(gè)系統(tǒng)中集合八個(gè)MI300x加速器。而英偉達(dá)和谷歌（GOOG.US）也開(kāi)發(fā)出類似的系統(tǒng)，可在一個(gè)盒中集合八個(gè)或以上的GPU用于AI應(yīng)用。
目前眾多大型科技公司都在布局AI和大模型，對(duì)這類芯片的需求殷切，AMD積極加入這個(gè)市場(chǎng)顯然并非僅僅為了一兩個(gè)季度業(yè)績(jī)好看，而是為了更長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展。
需要注意的是，對(duì)比于其較為成熟的產(chǎn)品，當(dāng)前AI應(yīng)用產(chǎn)品的貢獻(xiàn)雖增長(zhǎng)強(qiáng)勁，卻占比較小，尚不足以帶來(lái)壓倒性的推動(dòng)，在可預(yù)見(jiàn)的將來(lái)難以帶來(lái)肉眼可見(jiàn)的提升作用，可能要到明年或以后。
而且制造方面也需要競(jìng)爭(zhēng)。英特爾的代工服務(wù)(IFS) 有望為高性能 GPU 游戲帶來(lái)另一位玩家；與此同時(shí)，人們還希望三星至少能夠縮小其相對(duì)于臺(tái)積電的制造技術(shù)差距，從而使其芯片具有足夠的吸引力，吸引另一家制造商參與競(jìng)爭(zhēng)。三星在封裝方面的投資數(shù)額巨大，但業(yè)界一致認(rèn)為三星在封裝技術(shù)方面落后于臺(tái)積電。三星電子需要一記 "重拳"，才能在封裝領(lǐng)域趕超臺(tái)積電。
臺(tái)積電于 2012 年首次引入 CoWoS 技術(shù)，此后不斷升級(jí)其封裝能力。如今，英偉達(dá)、蘋(píng)果和 AMD 的旗艦產(chǎn)品都離不開(kāi)臺(tái)積電及其先進(jìn)封裝技術(shù)的支持。這也解釋了為什么三星電子在 2022 年領(lǐng)先臺(tái)積電一步完成了 3nm 量產(chǎn)，但英偉達(dá)和蘋(píng)果等巨頭仍然希望使用臺(tái)積電的生產(chǎn)線。
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