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调查英伟达是中国GPU自主化一步险棋(11)

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2024-12-11 09:32:34  投资界

英伟达的优势在于一个全方位的技术体系，从高带宽内存到高性能互联，从一体化数据中心解决方案到规模化GPU集群的部署，每一个环节都构成了其不可忽视的壁垒。要实现全面替代，国产GPU必须逐一击破这些核心障碍。

1.HBM（高带宽内存）：数据吞吐的极限挑战

在AI训练和科学计算中，GPU的性能不仅取决于算力，更受制于数据吞吐能力。英伟达通过HBM（高带宽内存）技术实现了超高的数据带宽，其最新的H100GPU搭载HBM3内存，带宽高达3TB/s。这一指标对于处理大规模训练数据、加速模型收敛至关重要。

目前，国产GPU大多仍采用传统的GDDR显存。虽然GDDR在中低端应用中尚可一战，但面对高强度AI训练场景，内存带宽成为*的性能瓶颈。此外，HBM技术由少数国际存储厂商垄断，国产替代还处于研发初期。

国产GPU厂商需要加速与本土存储企业（如长江存储、兆易创新）的合作，推动HBM技术的国产化进程。同时，在设计中优化片上缓存（如SRAM）以提升数据处理效率，弥补短期内HBM不足的劣势。

2.高性能互联技术：多卡协同的关键难题

AI模型的规模正在不断扩大，从数亿参数扩展到千亿甚至万亿级别。这种规模下，单卡性能已无法满足计算需求，多GPU协同成为主流解决方案。英伟达的NVLink技术通过高带宽、低延迟的互联方式，将多块GPU整合为统一的计算资源，其在大规模集群中的表现尤为出色。

国产GPU在多卡协同方面的能力相对较弱，目前尚无可与NVLink匹敌的高效互联技术。多卡通信带宽不足、延迟过高的问题，直接制约了国产GPU在大规模AI训练任务中的应用。

国产GPU需要研发自主的高性能互联技术，支持多卡间的高速数据交换，同时优化GPU与CPU之间的通信效率。与国内CPU厂商（如飞腾、海光）合作，构建兼容性强的异构计算架构，是实现这一目标的关键。

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