创作者| 宇多田

制作| 虎嗅科技组

封面图来源于视觉效果中国

如果可以给人工智能技术与科学测算产业链设一个热搜，所以从昨天晚上到现在，排行榜只有两块热门词汇：

英伟达停货，AMD停货。

作为世界顶尖测算芯片公司，两家的公示基本上一夜之间刷遍数据工程师朋友圈：英伟达的云空间网络加速器系列产品A100与H100，及其AMD的大数据中心级GPU MI100与MI200，也将中止向中国顾客送货，等候下一步通告。

照片由产业链给予

虎嗅第一时间联系上了英伟达与AMD官方网联络方式，获得的答案均是“不予以回应”。但这番话，已经得到中国产业链有关购置者的确认。

昨日，一份由英伟达在8月26日递交给国外股票交易联合会（SEC）报告里确立表明，出入口英伟达服务器GPU A100与H100系列产品，应当向政府申请新许可证书。

“将来最高值性能与芯片I/O性能相当于或超过A100的所有英伟达商品，及包括这种电源的一切系统软件，都要遵循一个新的批准规定。” 文档里刻意标明出受到限制的产品规格。

也就是说，跨代在A100以后的高品质AI加速卡系列产品（包含A100、H100及与这种硬件产品息息相关的DGX系统软件），将会在中国销售市场遭受更为严格的市场销售限定。

英伟达接纳国外记者采访时认可，自身已经与中国顾客做代替品有关的商谈。尽管在申请办理一个新的许可证书以持续中国出入口新项目，但并不知道政府部门能不能给与免除。

从中国市场容量看来，英伟达遭遇的严厉打击很大。

据英伟达自身估计，2022年第三季度，这些人在中国的潜在性销售总额也会减少4亿美金，此前的预计收益为59亿美金。消息一出，其股价周三的盘后交易中下滑达6.5%。

来源于SEC文档

不容置疑，英伟达各系列产品GPU商品一直都是产业链聚焦点。尤其是大数据中心级加速卡，基本上代表了全世界图像处理器硬件软件最高的水平。

而A100，要在V100公布4年之后，于2020年才推出新一代数据核心级云空间加快芯片。

假如说2019年前后左右，中国华为公司等中国公司相继发布可对比V100系列商品（非常明显，主要参数里的超过并不代表实践应用的超过），那样A100无论是从制造（7nm）、构架（Ampere）或是“计算与浮点数性能”，都是对的目前市面上的同类产品展开了多方位辗压。

4年的时间，每一个系列高性能计算能力迭代更新

“A100比V100强过多，这不仅仅是肯定性能问题，而是在于‘如何使用’。” 一位虎嗅芯片投资分析师表明，A100在运用方面有非常大的想像力，并且配套优化算法部件、算法库层面全是顶尖的，在系统方面创建的全堡垒优点很难摆脱。

而根据Hooper构架的H100，乃是2022年2月公布可替代A100的新一代多线程测算巨怪。

除开比A100空出最少250亿次晶体三极管，它还在FP16、FP32和FP64测算要比A100快三倍。英伟达曾尤其强调，它特别适用时下盛行且练习难度大的“大模型”。

“中国都还没能和这2代网络加速器相对性标底硬件产品与系统能力。” 虽然中国优秀的团队与初创公司看上去许多，但一位行业分析师强调，产品研发周期跨距起码有3年。

商业没有影响

与强大性能相对应，乃是昂贵价钱。

以英伟达A100为例子，每台 DGX A100 云服务器市场价达到19.9万美金，绝大多数学术机构承受不起，随之而来的是V与T系列广泛运用。

另一方面，从人工智能技术覆盖多产业链（面部、监控摄像头、金融业、在线客服这些）与自动驾驶的公司级商业市场反应看来，英伟达与AMD的顶布线一直不在他的考虑到范围之内。

“性能虽强劲，但是对于市政道路级别认知和计划，就过度屈才了。自动驾驶对测量精度规定，英伟达RTX（手机游戏）系列产品与Tesla系列的独立显卡足够解决。” 多名自动驾驶从业人员表明，“性价比高”可以称之为第一考虑要素。

而近些年，在逐渐往车辆市场下沉的过程当中，以往不惜代价追求完美高档算率芯片与高档工控电脑的L4自动驾驶企业，最后在车规与高性能中间找到稳定。

例如在2021年，自动驾驶企业最喜欢做的事情，便是晒“与英伟达车规Orin芯片深度合作资格证书”。这是一款英伟达专业面对车规自动驾驶销售市场研发的“可调”测算芯片。

2019年底英伟达正式公布Orin

而英伟达大数据中心云空间网络加速器商品绝对的大顾客——服务器厂商与云计算厂商们，也许会有喜有忧。

一方面，2021年经营规模做到53.9亿美元中国网络加速器销售市场仍在日益壮大，GPU网络服务器占肯定核心。在其中，加速卡的购置型号规格主要在英伟达的T4、V100、V100S及其A100系列产品上，另加少量AMD与intel。

2021年，中国加速卡总数交货超出80万片，在其中英伟达占有超出80%市场占有率（数据信息来源于IDC）。

“A100的采购量没有多少，主要是T4与V100。” 一位云计算产业人士告诉虎嗅，从2021年后半年后，包含云计算技术和服务器厂商以内，为应对随时变化的大环境，在积极减少这种GPU的采购需求。

但另一方面，A100在大量繁杂模型训练里的诱惑力依然巨大。云大佬和一些有资金的科技有限公司加在一起的销售量起码有万部经营规模。例如，中国某个人工智能技术独角兽公司，购置上千元A100。

但是特别注意，她们选购A100理由并不是只求商业，反而是与“超算中心”“高性能计算”等行业密切相关。

“高配”的科学奉献

如同上边这位虎嗅投资分析师常说，享受A100与H100这种高档线组织也要有更多“想像力”。换句话说，使用人也必须具备与此相符的系统级整体实力。

2022年5月30日，第59届全球超算中心TOP500排行榜上，国外橡树岭国家级实验室研发的高性能计算机Frontier以较大优势独霸。特别注意，Frontier 有9408个连接点，每一个连接点配备了1个 AMD Epyc CPU 和4个AMD MI250X GPU。

而橡树岭另一台超算中心 Summit 排名第四，有4356 个连接点，每一个连接点配备了2个 IBM Power9 CPU和 6个英伟达 V100；而美国能源科学研究科学数据中心公布的AI高性能计算机 Perlmutter 则排第7，GPU 使用了英伟达的A100。

有意思的是，世界排名第8的高性能计算机由英伟达企业自已开发设计，其每一个连接点由AMD Epyc CPU与A100构成。

图片来自TOP500高性能计算机排行榜

“不容置疑，英伟达的高品质网络加速器对规模性科学计算的探索有重要知名度。” 一位中国主攻芯片性能优化的技术大佬强调，在这个行业，英伟达和AMD目前还没有敌人。

而有意思的是，越来越多商业巨头也逐渐加入到“高性能计算”领域内的技术性竟演中。

就在那2022年初，转型发展元宇宙概念的Meta公布认可，自身已经密秘基本建设一台名字叫做“AI科学研究超星团”（RSC）的AI高性能计算机。

尽管Meta修建这两台设备的原因，主要在“防止遭受芯片与零部件供应链管理得太多牵涉”。可事实上，她们早就在2017年就建立了一个由2.2万片V100构成的世界级计算集群，每日实行3.5万只算法训练每日任务。

而此次，RSC任务范畴也随之扩张——除开练习与自然语言理解与机器视觉有关的大模型，还会探寻大量不确定的科学每日任务。

“规模性并行处理计算的探索涉及面十分广泛，并不仅仅是人工智能技术层面的应用。换句话说，根据人工智能技术，能够‘破译’大量当然科学方面的科学研究。”

一位产业链人士表示，“并行处理”都是模拟仿真学、流体力学、电磁学等多学科不可缺少的研究工具。例如，高档工业生产模拟仿真软件，便必须高性能测算构架的强大支承。

“因而，投入和发展趋势这种最底层并行处理商品，对咱们极其重要。”