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电子发烧友网报道(文/李弯弯)最近,ChatGPT持续火爆,随着微软在其搜索引擎必应中使用ChatGPT,谷歌、百度、阿里等都在计划推出类似ChatGPT的聊天机器人。谷歌母公司Alphabet Inc.于2月6日宣布推出聊天机器人“巴德(Bard)”;百度2月7日确认正在研发“文心一言”;阿里2月9日透露类ChatGPT的对话机器人正在研发。

而无论是ChatGPT,还是巴德(Bard)、文心一言、阿里的对话机器人,它们要运行,都需要大量的算力,数据中心、算力芯片业因此成为热门。

对数据中心需求量大

ChatGPT背后有着巨额的算力成本,数据显示,ChatGPT的总算力消耗约为3640PF-days(即每秒一千万亿次计算,运行3640个整日)。随着更多ChatGPT同类产品出现,且在相关服务不断升级和更新的情况下,未来数据中心的负担会越来越重,对数据中心数量的需求也更大。

另外,数据中心在庞大的增量面前也透露出一个问题,便是网络设备的巨额能耗。数据中心是耗能大户。因此国家在去年11月1日在全国范围内强制实施了《数据中心能效限定值和能效等级》,决定在2025年实现节能量超过2143亿千瓦时。

近日工信部等七部门同样发布了《信息通信行业绿色低碳发展计划(2022-2025年)》,按照最新的国标要求到2025年,新建大型、超大型数据中心电能利用效率(PUE)降到1.3以下。

而在ChatGPT等AI技术发展的同时,降低能耗成了数据中心产业的趋势。对于数据中心而言,能耗主要来自三个方面:决定交换机性能的交换芯片、承载网络通信带宽的光模块、提高传输速率的SerDes。因此相关技术和芯片将会成为需求的重点。

事实上,在数据中心能耗问题方面,早在2020年,亚马逊、微软、谷歌等云计算巨头,思科、IBM、英特尔、英伟达等网络设备及芯片龙头,就已在投入研发一项名为CPO的技术。CPO是通过将交换芯片和光模块整合,形成芯片和模组的共封装,可降低原来功耗的50%。

据LightCounting预测,按照端口数量统计,CPO的出货量将从2023年的5万件增加到2027年的450万件,以800G和1.6T CPO为主。目前我国已有不少企业在进行相关技术研发,包括新易盛、锐捷网络、联特科技、光迅科技等。

带动AI芯片需求增长

ChatGPT横空出世,意味着一系列AI应用进入大规模的落地阶段。业内人士认为,这将对AI芯片在训练和推理等环节支撑大量数据高效处理提出新的挑战,芯片算力、存储容量、带宽、软件栈等多个维度上的技术要求将提高,并推动AI芯片市场增长。

首先是GPU,GPU可以支撑强大的算力需求。以ChatGPT为例,具体来看,从AI模型构建的角度:第一阶段是用超大算力和数据构建预训练模型;第二阶段是在预训练模型上进行针对性训练。而GPU由于具备并行计算能力,可兼容训练和推理,所以目前被广泛应用。

ChatGPT训练模型中就已导入至少1万颗英伟达GPU,曾经风靡一时的AlphaGO也只需要8块GPU。ChatGPT推理部分使用微软的Azure云服务,也需要GPU进行运作。所以,ChatGPT的火热兴起对GPU的需求可见一斑。

在ChatGPT火热的浪潮中,英伟达是主要受益者。英伟达是全球GPU和AI计算平台的领军者,其高端GPU占据了AI算法训练市场绝大部分的份额,ChatGPT之前,AlphaGo、GPT-3等明星AI产品都在英伟达的硬件上运行。花旗集团预估,ChatGPT可能会在未来12个月内为英伟达带来30亿美元至110亿美元的销售额。

英伟达之外,Intel和AMD也占据全球GPU主要市场。国内市场,目前在人工智能用GPU领域有所布局,包括摩尔线程、壁仞科技、沐曦、天数智芯、燧原科技等,不过整体产品应用情况仍不及英伟达等国际厂商。

随着AI应用进入大规模落地,可想而知除了GPU之外,其他AI训练、推理芯片也有很大的市场空间,像百度、阿里自己研发类ChatGPT的对话机器人,其本身也有在做训练芯片,另外还有寒武纪、鲲云科技、墨芯人工智能、瀚博半导体等厂商。

另外,从深度学习的角度来看,虽然GPU是最适合深度学习应用的芯片,但 CPU和FPGA也能发挥其重要性。本身ChatGPT的运行需要大量的服务器支撑,而其中少不了对CPU的需求。FPGA作为可编程芯片,可以针对特定功能进行扩展,在AI模型构建第二阶段具有一定的发挥空间。FPGA与CPU结合,也可以共同用于深度学习模型,实现对大算力的需求。

小结

ChatGPT的爆火预示着人工智能的大规模落地应用成为可能,随着微软、谷歌、百度、阿里的入局,人工智能大模型的技术和应用也将更快向前推进。这必然造成对数据中心、服务器的大量需求,在“低碳”目标下,低能耗数据中心建设将会是未来发展重点。

同时,在ChatGPT等技术和应用的加速发展下,AI训练芯片、推理芯片的市场需求也将大幅提升,相关企业需要做好准备。

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