GPU漲的不僅是價(jià)格。

今年以來(lái)，直線上升的AIGC市場(chǎng)帶熱了GPU。TrendForce集邦咨詢表示，2023年AI服務(wù)器出貨量（包含搭載GPU、FPGA、ASIC等）出貨量預(yù)估近120萬(wàn)臺(tái)，年增率近38%，AI芯片出貨量同步看漲，可望成長(zhǎng)突破五成。

然而，供應(yīng)短時(shí)間難以跟上需求的爆發(fā)?！耙磺卸荚诘?a href="http://m.sdkjxy.cn/tags/英偉達(dá)/" target="_blank">英偉達(dá)”，李平是某AI公司高管，他向記者透露，其公司在4月下單了服務(wù)器產(chǎn)品，但是因?yàn)榉?wù)器公司的GPU尚未到貨，至今沒有準(zhǔn)確交貨期，“現(xiàn)在再簽服務(wù)器合同都是沒有違約條款，不簽貨期的，只能選擇等或者直接取消訂單”。

對(duì) GPU 硬件或更好的加速器的需求從未如此之大，如果這種趨勢(shì)持續(xù)下去，當(dāng)前的高需求可能會(huì)延續(xù)到不久的將來(lái)。就HPC領(lǐng)域而言，這一趨勢(shì)表明 GPU 未來(lái)將會(huì)變得昂貴且難以找到，除非是購(gòu)買的數(shù)量足以直接向供應(yīng)商購(gòu)買。

GPU非常適合加速矩陣運(yùn)算，通常這也是許多 HPC 應(yīng)用程序的核心。它們提供 SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）處理單元，可以加速?gòu)?fù)雜的并行數(shù)組操作。正如人們經(jīng)常指出的那樣，HPCGPU 市場(chǎng)在一定程度上要?dú)w功于規(guī)模大得多（約 7 倍）的游戲市場(chǎng)，它幫助支付了硬件成本，讓游戲玩家能夠飛越星系，同時(shí)允許科學(xué)家模擬星系。

加密貨幣市場(chǎng)改變了這種低端動(dòng)態(tài)。就加密貨幣而言，游戲 GPU 非常擅長(zhǎng)快速查找唯一數(shù)字并產(chǎn)生熱量。市場(chǎng)需求相當(dāng)高，但由于加密市場(chǎng)的不斷發(fā)展，需求似乎正在下降。

在高端市場(chǎng)，情況就完全不同了。根據(jù)雅虎財(cái)經(jīng)的一篇文章，Reports Insights 的一份報(bào)告預(yù)測(cè)：“受圖形處理器 (GPU) 科學(xué)模擬、數(shù)據(jù)分析和人工智能需求不斷增長(zhǎng)的推動(dòng)，全球圖形處理器 (GPU) 市場(chǎng)預(yù)計(jì)在 2022 年至2030 年期間復(fù)合年增長(zhǎng)率為 33.5%?！?/p>

然而，對(duì)于 GPU 市場(chǎng)供應(yīng)商來(lái)說(shuō)，這是個(gè)好消息，對(duì)于最終用戶來(lái)說(shuō)，LLM（大型語(yǔ)言模型，如 ChatGPT）的增長(zhǎng)創(chuàng)造了對(duì) GPU 的新需求，而嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)，GPU 并不屬于傳統(tǒng) HPC 市場(chǎng)的一部分。

以 Inflection AI 為例，該公司正在開發(fā)一種名為“Pi”的“個(gè)人人工智能”聊天機(jī)器人。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，該公司建造了一臺(tái)配備 22,000 個(gè)英偉達(dá) H100 GPU 的超級(jí)計(jì)算機(jī)。為了提供一些背景信息，F(xiàn)rontier 是 6 月 23 日 TOP500 列表中排名第一的系統(tǒng)，擁有37,632 個(gè) GPU。

Inflection AI 的情況并非獨(dú)一無(wú)二。SemiAnalysis報(bào)告的另外兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)也支持同樣的趨勢(shì)。

“即使 OpenAI 也無(wú)法獲得足夠的 GPU，這嚴(yán)重阻礙了其近期路線圖。由于 GPU 短缺，OpenAI 無(wú)法部署其多模態(tài)模型?！?/p>

正在尋找 FLOPS？

幸運(yùn)的是，GPU 對(duì)于 HPC 來(lái)說(shuō)并不是必需的。然而，最新的 TOP500 系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)表明，37% 的機(jī)器使用 GPU。這個(gè)數(shù)字正在增加，并且隨著系統(tǒng)進(jìn)入 exaFLOPS 領(lǐng)域，加速器的使用將繼續(xù)。

如前所述，GPU 不是必需的，但對(duì)于許多 HPC 應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)通常是可取的。由于生成式 AI 行業(yè)爆炸式增長(zhǎng)的巨大需求，許多 HPC 現(xiàn)場(chǎng)采購(gòu)和/或云場(chǎng)景的擔(dān)憂是GPU 的全面可用性（短缺）?！叭魏?GPU”（英偉達(dá)、AMD 或英特爾）的高市場(chǎng)需求可能會(huì)促使 HPC 從業(yè)者考慮僅使用 CPU 的解決方案來(lái)幫助加速其代碼（例如，眾核、AVX-512、HBM、3D V-Cache 等） 。

對(duì)“GPU 周期”的搜索也可能會(huì)帶來(lái)一些新穎的方法。回想一下，HPC 中的一些原始 GPU 應(yīng)用程序始于標(biāo)準(zhǔn) GPU 卡和一種名為“Brook ”的新語(yǔ)言，該語(yǔ)言是 CUDA 的前身，并在第一段中提到的一些早期 GPU 卡上運(yùn)行。一開始，這種方法似乎有點(diǎn)“尷尬”，但速度的提高是不容忽視的，結(jié)果重塑了 HPC 領(lǐng)域。

最近，一個(gè)有趣的消息是，最新版本的 AMD ROCm GPU 庫(kù)(V5.6) 提供了對(duì)移動(dòng)和桌面級(jí) iGPU（集成 GPU）的支持。在LinkedIn 上的一篇簡(jiǎn)短帖子中，HPC 專家 JamesCuff 能夠使用 Ryzen 9 6900HX 桌面處理器在CPU 和 CPU/iGPU 上運(yùn)行 TensorFlow 基準(zhǔn)測(cè)試。同樣的基準(zhǔn)測(cè)試在 CPU 上運(yùn)行需要 13 秒，在CPU/iGPU 組合上運(yùn)行需要 3 秒。當(dāng)然，還需要更多的測(cè)試，但正如對(duì) FLOPS 的搜索將目光轉(zhuǎn)向了早期基于 GPU 的顯卡一樣，尋找內(nèi)部 GPU 可能會(huì)為 HPC 組合添加一些未使用和可用的 FLOPS。GPU 的巨大壓力已經(jīng)到來(lái)。

審核編輯：劉清