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華為麒麟芯片正式回歸，網傳華為已經徹底解決了5G難題
據悉，博主@數碼閑聊站 的一份爆料提到“麒麟芯片回歸”這一消息，并表示這次到來的是“手機芯片，不是旗艦平臺”，目前處于“良率爬坡階段，靜候佳音”。
按照這份爆料中提到的信息來看，備受期待的麒麟芯片有望重回市場，但這次華為將推出的并不是旗艦級別的手機芯片。也就是說，接下來首先能夠到來的麒麟芯片應該是中端級別的產品。
華為麒麟A2芯片的這個好消息，現在已經初步具備量產能力啦！盡管A2芯片的定位不是用在只能手機上面的芯片，但能在可穿戴設備產品中再次聽到麒麟芯片的名字，無疑是一種浴火重生歸來的前兆。
網傳華為麒麟芯片回歸的原因，主要也是因為華為已經徹底解決了5G難題，一方面是國內芯片廠商已經突破了5G射頻芯片技術的難題，另一方面是華為已經找第三方，尋求臺積電代工出性能更強的KC10麒麟芯片處理器。
本身當年麒麟9000處理器誕生之初，就是當時全球首款5nm芯片，同時也是全球首顆5G芯片，可以說不管是功能還是性能都吊打國外廠商，這也就是說，美國花了大量精力針對華為，結果華為卻憑著堅強的毅力挺了過去。
在最近聽到的OPPO哲庫芯片公司解散的消息后，時隔幾年華為麒麟芯片回歸的消息對國產芯片來說等于給國產自研芯片注入了一針強心劑。
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Keller帶領下的初創公司Tenstorrent。盡管巨頭云集，大神匯聚，英偉達依然能夠“一騎絕塵”。為何沒有敵手？“英偉達贏在CUDA（Compute Unified Device Architecture，英偉達推出的通用并行計算架構），贏在軟件?！币晃磺叭谭治鰩熑绱嘶貜陀浾?。其后，《每日經濟新聞》采訪了多名行業專家及GPGPU行業工程師，CUDA幾乎均被提及。由CUDA構建的軟件生態，是英偉達能夠獨領風騷的關鍵。英偉達領先其他GPGPU廠商的優勢到底有多大？“院士與高中生的差別?！毙酒こ處熈诌_（化名）告訴記者。那英偉達跟AMD呢？“院士和大學教授吧?！逼浠貜偷馈＠_差距的關鍵，在于生態。“生態是第一位，（CUDA）跟安卓系統很像，太成熟、太方便，生態太強了。就像可樂一樣，程序員已經習慣（CUDA）這個飲料了。而（CUDA）把門檻搞得很低，就好像你數學差，但是你會用計算器。”林達向記者解釋。那么其他AI芯片公司能否使用類似CUDA的工具？比如AMD推出的ROCm（Radeon Open Compute Platform）以及非盈利組織Khronos Group推出的OpenAI。林達舉例回復稱：“跟你買螺絲、扳手一樣。你也可以不通用，但是沒人陪你玩啊。AMD也搞了個，但是自己都不用?！避浖鷳B無可替代與非網資深行業分析師張慧娟向記者解釋道：“英偉達2006年就推出CUDA了。正是CUDA的推出，降低了GPU的應用門檻。軟件開發者可以通過CUDA使用C/C++等語言，來編寫GPU片上程序，降低了GPU的應用門檻。也是從那時開始，GPU逐漸脫離了圖像處理這一單一用途。它不僅僅可以用于圖像處理，也可以用于高性能計算?！焙唵握f，CUDA降低了GPU的門檻，使得GPU的應用領域從圖像渲染拓展到方方面面，真正成為通用型處理器，因此也有了GPGPU（通用圖形處理器）的說法。“英偉達所有架構都在CUDA之上，一直從頭走到現在，包含了很多層級在里面，包括編譯器、調試器、豐富的庫函數、各種軟件工具，是很龐大的資源。假設現在有一個新的硬件平臺，但是不兼容CUDA，那么對開發者來說就意味著大量的軟件移植工作。因此一些平臺可能會選擇兼容CUDA，也就是CUDA加速的軟件可以跑在他的硬件上，不過實際的效率和性能表現，都有待觀察，這也是CUDA生態環境的強大之處。”張慧娟補充表示。國內頭部GPGPU廠商工程師劉默（化名）6月5日告訴記者：“經過多年的建設，英偉達的CUDA已經有400萬開發者，基本形成了壟斷態勢的生態壁壘，而軟件生態恰恰是下游客戶最為重視的產品競爭要素，這是英偉達相對于AMD、Intel以及其他初創企業的最大優勢。”既然CUDA如此重要，其他廠商可以提供自己的硬件，然后使用CUDA生態嗎？在這個問題上，劉默認為：“CUDA是一個完全封閉的系統，目前可以真正兼容CUDA，或者說叫使用CUDA的企業（除英偉達自身外）就AMD一家，AMD和英偉達之間有相關的IP授權，這樣英偉達的MI系列GPGPU可以使用CUDA。但其他初創企業都不能直接使用CUDA。目前初創企業有兩種思路，第一種往往是AMD系出來創業的企業，由于其芯片架構類似AMD的產品，因此硬件條件上可以直接使用CUDA，但由于IP的問題，對方會在CUDA的基礎上微調出自己的軟件棧，這種雖然便于用戶從CUDA環境遷移過去，但存在IP的風險；第二種就是完全原創的軟件棧，這種最大的問題就是客戶存在一定的遷移成本，對商業落地產生負面影響?！彪娮觿撔戮WCEO張國斌也對記者表示：“讓NVIDIA自己開放CUDA硬件，以便其他廠商將CUDA集成到自己的芯片中，并運行自己為CUDA開發的軟件，這種可能性是沒有的，黃仁勛已經徹底否定了，畢竟CUDA在這方面是領先對手的，NVIDIA不可能將自己的優勢開放給其他廠商甚至對手?！迸馨?！無論如何都要保持奔跑在演講中，黃仁勛寄語學子：“你們即將進入一個正在經歷巨大變革的世界，就像我畢業時遇到個人電腦和芯片革命時一樣，你們正處于AI的起跑線上。每個行業都將被革命、重生，為新思想做好準備。不論是為了食物而奔跑，或不被他人當做食物而奔跑。你往往無法知道自己正處在哪一種情況，但無論如何，都要保持奔跑?！崩顕鴱姳硎荆骸坝ミ_很早就開始進入GPU的研發，且長期專注于GPU。在AI領域，需要的是高算力并行計算，最適合的就是GPU。（英偉達）核心產品還是GPU，別的東西也有嘗試，后來都是慢慢退出?！贝送猓ミ_所建立的優勢，并不局限于CUDA生態，還有硬件架構與制程。張慧娟表示：“對于所有芯片而言，硬件架構是基礎，它就像房子的框架。比如H100，就采用最新一代Hopper架構，該架構針對大模型就有一些跨單元的協同計算，擁有更好的加速能力。其最新推出的GH200，則屬于異構集成架構，它采用英偉達自己的Grace CPU和H100 GPU，在CPU和GPU中間采取自己的NVLink互連技術。這樣的架構解決了很多數據傳輸的瓶頸，把CPU與GPU之間的帶寬大大提高了?！边@兩款產品，是英偉達即將推出的新品。目前全球大模型訓練，使用最多的仍是英偉達A100。張慧娟認為：“A100采用的還是上一代的安倍架構，這個架構也針對AI提升了它的計算性能吞吐量，包括更大的內存、更高的帶寬，這些對于大規模計算都是必不可少的。我們只是看了最新兩代的架構，再往前看，英偉達從面向游戲，到面向高性能計算，一代一代架構演進，這對它來講是非常重要的?！庇⑻貭栐┬蠺ick-Tock（一年升級制程、一年升級）策略，后因制程長期卡在10納米而難以推行。而英偉達，從2008年推出特斯拉架構，到2022年推出Hopper架構，一共推出9代架構，甚至不到兩年就推出一代架構。此外，由于跟臺積電的密切合作，英偉達使用的制程一直是最先進的。頭豹研究院TMT行業高級分析師陳文廣告訴記者：“H100 采用了臺積電 4nm 工藝，集成了 800 億個晶體管，比上一代A100足足多了260億個，是目前全球范圍內最大的加速器；其CUDA核心數量則飆升到了前所未有的16896個，達到A100的2.5倍。浮點計算和張量核心運算能力也隨之翻了至少3倍，比如FP32就達到了達到60萬億次/秒。更重要的是，H100面向AI計算，針對Transformer搭載了優化引擎，使大模型訓練速度直接提升了6倍以上。這意味著，無論是訓練1750億參數的GPT-3 ，還是3950億參數的Transformer大模型，H100都能將訓練時間從之前的一周縮短到1天之內。這些突破性的技術創新幫助英偉達保持在高端芯片市場的絕對領導地位。”或許，就如同黃仁勛所言，英偉達“一直在奔跑”。其對學子們表示：“無論是什么，像我們一樣全力以赴去追求它，跑吧！不要慢慢走。”是的，跑吧！不要慢慢走。正是在不斷奔跑中，英偉達逐步站上全球芯片之巔。在GPU領域，曾經的王者3DX、ATI陸續被收購，唯有英偉達屹立不倒。在GPU軟件生態中，也涌現出微軟DirectX、ATI Stream，但在這場長跑中，勝者屬于CUDA。而專注，或許是英偉達能從長跑中勝出的原因。微軟的重心不在GPU軟件生態，ATI被AMD收購之后，AMD也更傾向于CPU與GPU的異構協同。軟件是這樣，硬件同樣如此。在李國強看來，英特爾、AMD都是橫跨CPU、GPU和FPGA的龍頭，而英偉達長期專注GPU。誰能撼動英偉達？長期專注、不斷奔跑，奠基了英偉達芯片帝國的霸業。而在異構計算大潮下，英偉達也布局多類型芯片。比如前文提及的GH200，就融合了英偉達基于ARM架構的CPU和自身GPU。除此之下，英偉達還通過收購，推出DPU產品。2020年上半年，英偉達以69億美元對價收購以色列網絡芯片公司Mellanox Technologies，并于同年推出BlueField-2 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