中国算力的发展与英伟达存在一定的关系。
今年以来,随着人工智能大模型引发热潮,对 AI 算力的需求出现爆发式增长。英伟达是全球知名的芯片制造商,其 GPU 产品(如 A100、H100 等)在人工智能领域具有较高的性能和广泛的应用,被大量用于大模型的训练和推理。
在中国,算力布局呈现多样化的特点。一方面,部分企业如华为提出了鲲鹏和昇腾 AI 算力方案,没有使用英伟达 GPU,重点应用于政务、金融等领域,在智算中心实现模型训练,随后在华为云或其他混合云中实现模型推理。截至目前,昇腾 AI 集群已支撑全国 25 个城市的人工智能计算中心建设,基于昇腾 AI 原生孵化和适配的大模型达到 30 多个,中国约一半的大模型创新由昇腾 AI 支持。
另一方面,以阿里云、腾讯云、字节等企业为代表的算力底层,会囤积大量的英伟达 GPU 芯片(如 A100、T40 等)进行模型训练,部分智算中心还会增加 AMD、英特尔芯片以及国产芯片(如天数智芯、寒武纪、海光等),为客户提供异构、混合型算力支持。
此外,一些国内通用 GPU 公司也在努力发展。例如天数智芯研发的天垓 100 芯片已经开始跑通多个大模型;百度昆仑芯公司的产品矩阵已适配多个主流行业大模型。
虽然英伟达在 GPU 领域具有技术优势和市场地位,但中国也在积极推动本土算力的发展,包括芯片研发、政策支持等。在替代英伟达的道路上,国产算力面临一些挑战,如 GPU 软件生态的构建等。不过,近年来在产业链上下游的通力合作下,国产算力也取得了一些突破,国内一些 AI 芯片企业逐渐崭露头角,具备了一定的技术实力和千卡计算集群能力。
中国算力的发展致力于提高自主可控能力,减少对国外技术的依赖,同时也会根据实际需求结合使用国内外的算力资源,以推动人工智能及相关领域的发展。
今年以来,随着人工智能大模型引发热潮,对 AI 算力的需求出现爆发式增长。英伟达是全球知名的芯片制造商,其 GPU 产品(如 A100、H100 等)在人工智能领域具有较高的性能和广泛的应用,被大量用于大模型的训练和推理。
在中国,算力布局呈现多样化的特点。一方面,部分企业如华为提出了鲲鹏和昇腾 AI 算力方案,没有使用英伟达 GPU,重点应用于政务、金融等领域,在智算中心实现模型训练,随后在华为云或其他混合云中实现模型推理。截至目前,昇腾 AI 集群已支撑全国 25 个城市的人工智能计算中心建设,基于昇腾 AI 原生孵化和适配的大模型达到 30 多个,中国约一半的大模型创新由昇腾 AI 支持。
另一方面,以阿里云、腾讯云、字节等企业为代表的算力底层,会囤积大量的英伟达 GPU 芯片(如 A100、T40 等)进行模型训练,部分智算中心还会增加 AMD、英特尔芯片以及国产芯片(如天数智芯、寒武纪、海光等),为客户提供异构、混合型算力支持。
此外,一些国内通用 GPU 公司也在努力发展。例如天数智芯研发的天垓 100 芯片已经开始跑通多个大模型;百度昆仑芯公司的产品矩阵已适配多个主流行业大模型。
虽然英伟达在 GPU 领域具有技术优势和市场地位,但中国也在积极推动本土算力的发展,包括芯片研发、政策支持等。在替代英伟达的道路上,国产算力面临一些挑战,如 GPU 软件生态的构建等。不过,近年来在产业链上下游的通力合作下,国产算力也取得了一些突破,国内一些 AI 芯片企业逐渐崭露头角,具备了一定的技术实力和千卡计算集群能力。
中国算力的发展致力于提高自主可控能力,减少对国外技术的依赖,同时也会根据实际需求结合使用国内外的算力资源,以推动人工智能及相关领域的发展。