黃仁勛來訪背后：英偉達(dá)H20芯片憑啥卡脖子？國產(chǎn)GPU超車要幾年？

黃仁勛來訪，走到哪里都說好話。

7月16日熱搜 #黃仁勛稱華為AI芯片將取代英偉達(dá)#，#黃仁勛稱輕視華為的人極其天真#，#黃仁勛稱想買一輛小米汽車#，#黃仁勛穿唐裝亮相#。7月17日熱搜 #黃仁勛稱早就知道雷軍會(huì)成功#，#黃仁勛盛贊中國多家新能源車企#，#黃仁勛稱DeepSeek開辟新領(lǐng)域#。

1年前卻是另一番光景，2024年6月7日熱搜 #黃仁勛稱臺(tái)灣為國家#。2024年6月12日熱搜 #國臺(tái)辦說希望黃仁勛好好補(bǔ)補(bǔ)課#。2024年12月7日熱搜 #黃仁勛被曝避稅80億美元#。

待遇逆轉(zhuǎn)，原因是英偉達(dá)H20芯片解禁了。7月16日，美國已批準(zhǔn)H20芯片銷往中國。

英偉達(dá)的GPU芯片，長相跟電腦機(jī)箱里的顯卡差不多，像一塊板磚，有幾斤重。拆掉外殼和散熱片之后，就看到了一個(gè)電路板。分成6小塊1大塊的黑色方塊就是GPU，放大圖片能看到NVIDIA字樣。

H20芯片的性能已經(jīng)相當(dāng)落后。

評(píng)價(jià)AI芯片的性能，看3個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)：顯存容量、BF16算力、GPU互連帶寬。顯存容量決定了能裝載多大的模型，模型越大，能力越強(qiáng)。BF16算力決定模型的訓(xùn)練速度和推理速度。Deepseek r1這樣的滿血模型，參數(shù)量很大，訓(xùn)練的時(shí)候需要幾百塊甚至幾萬塊GPU一起訓(xùn)練，GPU之間的互連帶寬是一個(gè)瓶頸。

H20 GPU是H100的閹割版，BF16算力降低到7%（144/1979），而H100是3年前，2022年3月發(fā)貨的產(chǎn)品。與最新型號(hào)B300相比，H20的三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)的相對(duì)值分別為33%（96/288）、2.8%(144/5000)，50%（900/1800）。H20在中國以外的地方賣不掉，如果中國不賣，只能當(dāng)垃圾扔掉，虧損55億美元。

性能落后的H20仍然在中國大賣，沒有被國產(chǎn)GPU替代，是因?yàn)橛ミ_(dá)有卡脖子技術(shù)：BF16算力、nvlink、CUDA生態(tài)。

接下來這一段的技術(shù)名詞較多，看不懂的段落可以跳過，不影響看懂結(jié)論。

BF16和FP16都是用16位存儲(chǔ)一個(gè)數(shù)，形式是科學(xué)計(jì)數(shù)法，例如0.3141×10^1。差別在于BF16格式用8位存儲(chǔ)指數(shù)部分，用7位存儲(chǔ)小數(shù)部分。FP16格式用5位存儲(chǔ)指數(shù)部分，用10位存儲(chǔ)小數(shù)部分。BF16的表示范圍較大，[9.2×10^(-41)，3.38953139×10^38]，但精度較低。FP16的表示范圍較小，[5.96×10^(-8),65504],但精度較高。

BF16格式更適合大模型，訓(xùn)練時(shí)更容易收斂，訓(xùn)練花費(fèi)時(shí)間短。如果用FP16格式，訓(xùn)練模型時(shí)容易梯度爆炸，不收斂，得微調(diào)參數(shù)，重新訓(xùn)練，訓(xùn)練花費(fèi)時(shí)間長。英偉達(dá)GPU從2020年的Ampere 架構(gòu)開始支持BF16。

有人會(huì)問，BF16不就是調(diào)整一下位數(shù)嗎？看起來很簡單，到底難在哪里？

僅僅增加BF16存儲(chǔ)小數(shù)的功能不難，難的是后續(xù)有一大堆芯片單要設(shè)計(jì)，例如BF16的加法器、乘法器、矩陣乘。BF16的數(shù)據(jù)寬度得與GPU的寄存器、緩存、內(nèi)存接口等存儲(chǔ)系統(tǒng)匹配。還得跟FP16、FP32、INT8等格式轉(zhuǎn)換。軟件上，編譯器和所有的函數(shù)庫都要適配BF16。還得跟英偉達(dá)的FP16兼容，否則，在英偉達(dá)芯片上跑到好好的，換成你的芯片就出錯(cuò)，用戶肯定要罵你。

最先進(jìn)的國產(chǎn)GPU，華為昇騰(Ascend)910C還不支持BF16, 預(yù)計(jì)2026年910D會(huì)支持，落后英偉達(dá)6年。

英偉達(dá)的NVlink用來在兩個(gè)GPU之間高速通信，B200 GPU的帶寬是1.8TB/s。華為昇騰(Ascend)910C的互連帶寬為392GB/s[2]，是nvlink的22%。

FP16算力和NVlink超車雖然很難，但只要能追上，立刻就會(huì)有被很多人接受。CUDA生態(tài)不一樣，即使做得比CUDA好，仍然很難讓程序員接受。

CUDA是英偉達(dá)芯片上的編程語言，學(xué)習(xí)難度很大。對(duì)程序員來說，學(xué)習(xí)一門新的編程語言，只需要花費(fèi)一兩天就能掌握個(gè)大概，能寫出一個(gè)及格的程序。對(duì)CUDA語言，一兩周也難寫出及格的程序。熟練掌握性能優(yōu)化技巧，得用練習(xí)半年。

黃仁勛說，中國有150萬會(huì)CUDA編程的人。全世界的CUDA開發(fā)者人數(shù)沒有準(zhǔn)確數(shù)字，不妨假設(shè)500萬人。這些人學(xué)習(xí)CUDA費(fèi)了很大的勁，CUDA是他們的飯碗，肯定不愿意輕易丟掉CUDA，再去學(xué)習(xí)一門替代CUDA的編程語言，去使用一種新的芯片，去跟剛畢業(yè)的學(xué)生回到同一起跑線。

有人可能會(huì)問，國產(chǎn)GPU能不能兼容CUDA編程呢？這樣就沒有學(xué)習(xí)成本了。

好問題，黃仁勛在2006年11月發(fā)明CUDA語言的時(shí)候，就防著這招了。老黃堅(jiān)持CUDA不開源，閉源，不讓競爭對(duì)手兼容。

國產(chǎn)GPU只能設(shè)計(jì)自己的編程語言，然后想辦法讓全世界的開發(fā)者去用，具體來說就是深度學(xué)習(xí)框架pytorch的開發(fā)者，大模型開發(fā)者社區(qū)“抱臉huggingface”社區(qū)的開發(fā)者，大模型部署軟件vllm的開發(fā)者，OpenAI、谷歌、臉書、馬斯克的xAI這些大公司，斯坦福大學(xué)等高校的教授。

這些人是AI技術(shù)的源頭，他們發(fā)明各種AI新技術(shù)，寫成論文公開發(fā)表，將訓(xùn)練好的代碼和權(quán)重開源。第二梯隊(duì)的科技公司、高校快速跟進(jìn)，在美國的人基礎(chǔ)上做一些微調(diào)，加入一些本地化的應(yīng)用。

從前面的分析知道，國產(chǎn)GPU想要在中國替代英偉達(dá)，得先賣到美國去，讓AI技術(shù)的發(fā)明人主動(dòng)用起來。根據(jù)英偉達(dá)GPU的發(fā)家經(jīng)驗(yàn)，國產(chǎn)GPU的性能指標(biāo)必須超過英偉達(dá)10倍，開發(fā)者才愿意換掉熟悉的硬件。

跟在英偉達(dá)的屁股后面，老是對(duì)標(biāo)英偉達(dá)2年前、3年前的產(chǎn)品，百分之一萬地替代不了英偉達(dá)。

國產(chǎn)GPU廠商有這么幾家。景嘉微，國內(nèi)最早布局GPU的企業(yè)，專注于軍用和信創(chuàng)領(lǐng)域。摩爾線程，成立于2020年的摩爾線程，同時(shí)布局消費(fèi)級(jí)顯卡和 AI 計(jì)算芯片。沐曦集成電路，聚焦AI計(jì)算領(lǐng)域，產(chǎn)品有曦思N100（推理）和曦云C500（訓(xùn)推一體）系列芯片，2023年量產(chǎn)以來累計(jì)銷量突破2.5萬顆。壁仞科技，專注高性能通用GPU，其BR104芯片采用自研架構(gòu)，浮點(diǎn)運(yùn)算效能達(dá)國際旗艦產(chǎn)品90%。

華為，最先進(jìn)的芯片是昇騰(Ascend)910D。媒體報(bào)道中沒有找到910D的性能參數(shù)，一個(gè)AI自媒體[3]在2025年6月23日爆料，Ascend 910D的FP16算力預(yù)計(jì)800-1000Tflops，達(dá)到英偉達(dá)B200的BF16算力的16%至20%。

國產(chǎn)GPU想超車，只有直道硬拼，沒有彎道。硬件、軟件目標(biāo)各有一個(gè)，芯片算力指標(biāo)超過英偉達(dá)最新產(chǎn)品10倍，設(shè)計(jì)出一種好學(xué)好用的編程語言。很多網(wǎng)友覺得只是芯片制造環(huán)節(jié)被卡脖子，沒有光刻機(jī)，芯片設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)很強(qiáng)很牛逼。實(shí)際上，芯片設(shè)計(jì)能力有至少6年差距，BF16功能就是一個(gè)例子。

國產(chǎn)GPU廠商設(shè)計(jì)一種新的編程語言是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。世界流行的編程語言前50名[4]，沒有一種是中國人或者中國企業(yè)發(fā)明的。

2020年1月15日，中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所正式對(duì)外發(fā)布由該所計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室編譯技術(shù)團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)、面向新一代人工智能和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的“木蘭”編程語言體系，并推出“木蘭”開源軟件包。發(fā)布時(shí)宣稱該編程語言由編譯組完全自主設(shè)計(jì)、開發(fā)和實(shí)現(xiàn)，與之配套的編譯器與集成開發(fā)工具也完全由團(tuán)隊(duì)自主實(shí)現(xiàn)。

有開發(fā)者立刻發(fā)現(xiàn)，木蘭語言只是套殼Python語言，涉嫌造假。隨后，木蘭語言研發(fā)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人劉雷承認(rèn)在接受記者采訪中故意夸大為完全自主開發(fā)。2020年1月19 日，中科院計(jì)算所官方表示，木蘭語言存在欺瞞和虛假陳述，已對(duì)當(dāng)事人劉雷停職檢查。2020 年1月23日，中科院計(jì)算所官網(wǎng)發(fā)布調(diào)查與處理意見，決定取消劉雷五年內(nèi)專業(yè)技術(shù)崗位晉升的申請(qǐng)資格等多項(xiàng)處罰。

吹牛忽悠不了程序員，因?yàn)槌绦騿T的信條是“Talk is cheap, show me the code.”屁話少說，放碼過來。新聞稿夸成花，PPT寫得再漂亮，不行就不行，編譯器不會(huì)因?yàn)槟阕匝芯筒粓?bào)錯(cuò)。

在這樣的條件下，國產(chǎn)GPU廠商想設(shè)計(jì)出一種優(yōu)秀的編程語言，難度很大。

英偉達(dá)在2006年至2010年推廣GPU的時(shí)候，往各個(gè)大學(xué)猛送GPU。在中國，英偉達(dá)選中了中科院過程所。當(dāng)時(shí)過程所的老師、學(xué)生，后來都成了技術(shù)大牛、大老板。

國產(chǎn)GPU廠商在硬件、軟件超車之后，還要舍得砸錢贈(zèng)送。三大關(guān)口，超車不知道要花幾年。

拭目以待！

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[1] https://juejin.cn/post/7359893210796376075

[2] https://www.toutiao.com/article/7517439974522765862

[3] https://weibo.com/1402400261/PxPvm0t9q

[4] https://www.tiobe.com/tiobe-index/