英伟达独霸时代结束？ChatGPT引爆谷歌微软芯片大战，亚马逊也入局

来源：新智元

ChatGPT爆火之后，谷歌和微软两巨头的AI大战战火，已经烧到了新的领域——服务器芯片。

如今，AI和云计算都成了必争之地，而芯片，也成为降低成本、赢得商业客户的关键。

原本，亚马逊、微软、谷歌这类大厂，都是以软件而闻名的，而现在，它们纷纷斥资数十亿美元，用于芯片开发和生产。

各大科技巨头研发的AI芯片

ChatGPT爆火，大厂开启芯片争霸赛

根据外媒The Information的报道以及其他来源，这三家大厂现在已经推出或计划发布8款服务器和AI芯片，用于内部产品开发、云服务器租赁或者二者兼有。

「如果你能制造出针对AI进行优化的硅，那前方等待你的将是巨大的胜利」，研究公司Forrester的董事Glenn O’Donnell这样说。

付出这些巨大的努力，一定会得到回报吗？

答案是，并不一定。

英特尔、AMD和英伟达可以从规模经济中获益，但对大型科技公司来说，情况远非如此。

它们还面临着许多棘手的挑战，比如需要聘请芯片设计师，还要说服开发者使用他们定制的芯片构建应用程序。

不过，大厂们已经在这一领域取得了令人瞩目的进步。

根据公布的性能数据，亚马逊的Graviton服务器芯片，以及亚马逊和谷歌发布的AI专用芯片，在性能上已经可以和传统的芯片厂商相媲美。

亚马逊、微软和谷歌为其数据中心开发的芯片，主要有这两种：标准计算芯片和用于训练和运行机器学习模型的专用芯片。正是后者，为ChatGPT之类的大语言模型提供了动力。

此前，苹果成功地为iPhone，iPad和Mac开发了芯片，改善了一些AI任务的处理。这些大厂，或许正是跟苹果学来的灵感。

在三家大厂中，亚马逊是唯一一家在服务器中提供两种芯片的云服务商，2015年收购的以色列芯片设计商Annapurna Labs，为这些工作奠定了基础。

谷歌在2015年推出了一款用于AI工作负载的芯片，并正在开发一款标准服务器芯片，以提高谷歌云的服务器性能。

相比之下，微软的芯片研发开始得较晚，是在2019年启动的，而最近，微软更加快了推出专为LLM设计的AI芯片的时间轴。

而ChatGPT的爆火，点燃了全世界用户对于AI的兴奋。这更促进了三家大厂的战略转型。

ChatGPT运行在微软的Azure云上，使用了上万块英伟达A100。无论是ChatGPT，还是其他整合进Bing和各种程序的OpenAI软件，都需要如此多的算力，以至于微软已经为开发AI的内部团队分配了服务器硬件。

在亚马逊，首席财务官Brian Olsavsky在上周的财报电话会议上告诉投资者，亚马逊计划将支出从零售业务转移到AWS，部分原因是投资于支持ChatGPT所需的基础设施。

在谷歌，负责制造张量处理单元的工程团队已经转移到谷歌云。据悉，云组织现在可以为TPU和在其上运行的软件制定路线图，希望让云客户租用更多TPU驱动的服务器。

谷歌：为AI特调的TPU V4

早在2020年，谷歌就在自家的数据中心上部署了当时最强的AI芯片——TPU v4。

不过直到今年的4月4日，谷歌才首次公布了这台AI超算的技术细节。

相比于TPU v3，TPU v4的性能要高出2.1倍，而在整合4096个芯片之后，超算的性能更是提升了10倍。

同时，谷歌还声称，自家芯片要比英伟达A100更快、更节能。对于规模相当的系统，TPU v4可以提供比英伟达A100强1.7倍的性能，同时在能效上也能提高1.9倍。

对于相似规模的系统，TPU v4在BERT上比A100快1.15倍，比IPU快大约4.3倍。对于ResNet，TPU v4分别快1.67倍和大约4.5倍。