制约国产深度学习框架发展的根本原因 —— AI芯片的无法自主生产或量产

发布时间 2024-01-08 00:24:24作者: Angry_Panda

秉着没事就胡言乱语的宗旨,这里在接着胡说八道一下。

国外的深度学习框架如TensorFlow、pytorch、Jax打的如火如荼,按照以往惯例我们是不应该去做自主研发软件系统的,毕竟硬件不在掌握之下,搞出的软件质量又不如外国的好,但是随着中美贸易战的爆发这一切被改写。

国外的商用硬件和软件都开始对我国限制出口和使用,虽然大部分的软件都不受限制,尤其是深度学习软件,多数是开源的,也自然不受限制,至少美国目前还没有这么没下限到对开源软件下手,但是我们也是不得不防的。虽然美国不限制深度学习软件的使用,但是限制深度学习芯片的使用,为此我们需要开发出自主生产的硬件及配套软件。

由于国产芯片无法在短时期内被自主生产或量产,因此目前来说完全意义上的可以面向市场使用的国产自主研发的AI芯片并不存在。即使像华为和国内芯片产紧密合作搞出自己的AI芯片,但是由于高昂的成本造价也是无法面向市场推广的。

不论是国产的CPU芯片还是AI芯片,即使自己设计出来以后在国内生产,其造价也是同级别国外芯片造价的5倍到10倍,如果没有相应的政策扶持这些芯片也是根本无法造出来的。但是,即使这些芯片造出来,高昂的价格也注定其无法推广使用,就比如RTX 4090显卡,普通售价在1.3万左右,即使美国禁止出口我国,我们通过其他的途径搞来估计总费用也在3万左右,但是同级别的国产制造的芯片造价就在10万到20万之间,这种高昂的成本只能由某些特殊单位来承受。

我本人是搞软件的,并不是搞硬件的,但是我也是在思考为什么国产的AI软件无法推广呢,突然之间我想到了根本原因,其最根本的原因就是芯片无法推广。如果说我们使用国产的AI软件必须搭配使用NVIDIA显卡,那么我们为啥不去使用那些仍然允许使用的软件呢,如TensorFlow、pytorch、Jax,而去选择那些不成熟的国产软件呢。

显示就是1万多NVIDIA显卡,我们要是买相似性能的国产AI芯片可能就要15万到20万,除了那些顶级大公司需要考虑法律原因无法使用NVIDIA显卡,也除了那些国家政府所属的高校及研究所,那还有谁有动力去使用国产的的芯片呢,更或者说除了那些能用的起国产AI芯片的单位以外又有谁有能力用得起国产的AI芯片呢。

可以说,对于99%的国内AI领域的人员来说,只能使用NVIDIA显卡,那么这种大背景的情况下对使用国产AI计算软件是毫无动力的。可以说,国产的AI软件发展的最大限制就是无法推广匹配的国产AI芯片,所以我的观点是要想搞国产AI的国产化,最大的限制,也是最根本的限制就是如何把国产AI芯片造出来,并且是以和欧美台湾省制造的造价相当,否则就靠着对国产软件的拨款以及对口国家单位的使用,是难以实现对国产AI软件的提升的。



PS. 要想发展国产软件必须要先发展好国产硬件。