英伟达A800芯片也要被禁售了？中国AI大模型还能怎么玩？国产GPU能否挑大梁

电子发烧友网报道（文/李弯弯）近日消息，美国考虑进一步限制向中国出口AI芯片，商务部最早可能在下个月初采取行动。在没有获得许可证的情况下，美商务部将禁止英伟达等制造商向中国客户运送AI芯片。英伟达专供中国的A800芯片，在无许可证的情况下也将被禁售。

A800是英伟达专为中国客户推出的产品，用以解决美国商务部的半导体出口新规，取代A100 GPU，该产品在2022年第三季度起投产。近段时间，大模型迅猛发展，国内在新规之前采购的可流通A100并不多，目前各互联网厂商争相采购的主要是A800。

A800被禁售，国内AI大模型训练受阻？

在AI大模型的训练上，现在基本上是用英伟达的A100、H100以及特供中国的减配版 A800、H800。2020年和2022年，英伟达先后推出了A100芯片、H100芯片，其中A100显卡又提供80GB、40GB两个显存版本，H100则提供80GB显存。

A100拥有540亿晶体管，采用台积电7nm工艺制程，支持FP16、FP32和FP64浮点运算，为人工智能、数据分析和HPC数据中心等提供算力。

H100集成800亿晶体管，采用台积电定制的4nm工艺，相比于A100，H100在FP16、FP32和FP64计算上比A100快三倍，非常适用于当下流行且训练难度高的大模型。

2022年9月，美国商务部对GPU 的出口规定，主要限制是显卡的算力和带宽，算力上线是4800 TOPS，带宽上线是600 GB/s。A800的带宽为400GB/s，低于A100的600GB/s，H800的参数并未公布，据知情人士透露只有H100（900 GB/s）到约一半。

这意味着A800、H800在进行AI模型训练的时候，需要耗费更长的时间，不过这相比于其他的同类产品，性能仍然是高的。

最近大半年时间，随着ChatGPT的出圈，国内外各大互联网公司、AI企业都在大力研发自己的AI大模型产品，而这也造成了对GPU的极大需求。各大互联网厂商都在大力采购英伟达的GPU芯片，包括百度、阿里、腾讯、字节跳动等等。

在国内，还可流通的A100并不多，据一家服务器定制企业的销售经理描述，需求太过火爆，甚至有人从机房里把芯片禁运政策生效前购买的A100 80GB拆出来倒卖。

如今，国内市场还是主要倚赖在政策允许范围内的A800芯片。不过大模型火爆之后，因为需求太大，A800也出现供货周期拉长、价格上涨的情况，据业内人士透露，之前两周时间就能到货，现在乐观的情况也要4-6周的时间，甚至更长。

如今，根据美国商务部的意思，A800在无许可证的情况下将被禁售，这意味着，后续国内企业在大模型的研究中，不仅仅是买到A800需要更长时间的问题，而是很可能买不到的问题。而且不仅仅是A800，其他AI芯片向中国的销售也可能受阻，包括原本也可以用于一些模型训练，性能较差一些的V100等。这意味着，国内企业AI大模型后续的训练将受阻。

国产GPU能否挑大梁？

如此看来，国内AI后续的发展，它对算力的需求似乎就只能指望国产GPU了。目前国产GPU的情况如何呢？

大模型训练需要处理高颗粒度的信息，对云端训练芯片的芯片处理信息的精细度和算力速度要求更高，现阶段国产GPU大多数不具备支撑大模型训练所需的能力。

不同于多媒体和图形处理的单精度浮点计算（FP32）计算需求，在超算领域，双精度浮点计算能力FP64是进行高算力计算的硬性指标。

目前国内GPU芯片的云端训练公司，大多只能处理单精度浮点计算，如壁仞科技（通用GPU芯片BR100）、天数智芯（“智铠100”）、寒武纪（云端推理思元270）的产品在FP32的理论指标上做得不错，但没有处理FP64的能力。

所以说，从短期来看，国产的GPU产品还难以支撑起AI大模型的训练，这意味着英伟达A800芯片被禁售，国内AI大模型接下来的研究将难以为继。

那是不是说，无论是国内的AI大模型企业，还是国产的GPU企业，真的就束手无策了？也并不是。据业内人士介绍，对于算力的需求主要与模型参数有关，大厂现在所做的通用大模型依然只能使用英伟达的产品。但是，垂类行业的大模型（金融、医疗等）或者参数量不像GPT那样大的模型，一些国产GPU也能够做到。

比如，国内某短视频平台参数量约为1000亿的大模型，就用了寒武纪的产品，做训练和推理。当然该模型训练使用了英伟达的A100。

此外，今年6月10日，天数智芯对外宣布，在天垓100加速卡的算力集群，基于北京智源人工智能研究院70亿参数的Aquila语言基础模型，使用代码数据进行继续训练，稳定运行19天，模型收敛效果符合预期，证明天数智芯有支持百亿级参数大模型训练的能力。

摩尔学院院长李丰此前对媒体表示，公司已经可以支持3亿参数量模型的训练。

首都在线表示，公司与燧原科技联合开发的AIGC模型方案已发布内测，产品可以从容应对前期投入大、算力要求高、算法模型快速迭代创新的需求，并广泛支持文本、语音、视觉等各技术方向的模型训练。

可见，目前国产GPU虽然在参数量较大的模型训练上存在不足，但是确实已经能够在一些中小参数模型的训练上有所作为。

登临科技联合创始人王平此前对媒体表示，相比于国际领先的GPU产品，国产GPU确实在满足大模型训练上存在差距，因为此前行业在产品定义上未朝大模型方向做设计。

而现在国产GPU公司都在朝着大模型方向去布局，相信未来终能够找到方向，进行突破。而且如今A800在无许可证的情况下如果禁售，这对于国产GPU的发展将会有强大的刺激作用，因为如果不突破，意味着国内未来AI大模型的发展将无计可施，这似乎成了唯一的出路。

目前业界正在做相关的探索，比如，思考能否通过Chiplet、先进封装的方式提高算力。研究如何提升芯片与芯片间的数据传输速度等。昆仑芯就表示，相较于第一代产品，昆仑芯2在算力、互联上都有大幅优化，公司正在不断研发新的产品和技术，以满足ChatGPT等大模型的应用需求。

小结

很显然，在A100、H100之后，若A800在无许可证下被禁售，意味着国内AI大模型后续的训练将无GPU可用。目前而言国产GPU几乎还不能用于较大规模参数模型的训练。不过可以看到，一些产品在较小规模，比如几亿、甚至百亿级别参数规模的模型训练上，已经可以有所作为。而且目前众厂商都在朝着大模型应用方向进行探索，从长远来看，必然会逐步取得进展。