前言:
在一個對壁仞科技最為關鍵的節(jié)點期,與上海封控同一時間的3月31日,壁仞第一款通用GPU芯片BR100系列點亮成功。
而近日BR100的正式發(fā)布,標志著全球通用GPU算力紀錄第一次由一家中國企業(yè)創(chuàng)造,中國的通用GPU芯片正式邁入[每秒千萬億次]計算新時代。
作者 | 方文 圖片來源 | 網 絡
創(chuàng)造全球通用GPU算力紀錄
壁仞科技BR100這款芯片創(chuàng)出全球算力紀錄,峰值算力達到國際廠商在售旗艦產品3倍以上,創(chuàng)下國內互連帶寬紀錄。
是國內率先采用Chiplet技術、率先采用新一代主機接口PCIe 5.0、率先支持CXL互連協議的通用GPU芯片。
16位浮點算力達到1000T以上、8位定點算力達到2000T以上,單芯片峰值算力達到PFLOPS級別。
性能方面,1024 TOPS INT8、512 TFLOPS BF16、256 TFLOPS TF32+、128 TFLOPS FP32;
可實現2.3TB/s外部I/O帶寬,支持64路編碼、512路解碼等;
號稱在FP32(單精度浮點)、INT8(整數,常用于人工智能推理)等維度,均超越了國際廠商最新旗艦。
同時也發(fā)布了BR100系列的另一款產品BR104,該款芯片同樣基于壁立仞架構,擁有1個計算芯粒,性能約為BR100的一半,同樣超越了國際廠商的在售旗艦產品。
最底層支撐來源于自主芯片架構
BR100之所以能夠實現國際領先的算力,最底層的支撐來源于自主原創(chuàng)的芯片架構[壁立仞]。
壁立仞架構以數據流為中心,對數據流進行深度的優(yōu)化,比較完整地解決了數據搬移的瓶頸和并行度不足的問題。
壁立仞架構有6大特性:TF32+數據流精度、TDA數據流存取加速、C-Warp數據流并行、NME減少數據搬移、NUMA/UMA減少數據搬移、SVI數據流隔離。
采用了Chiplet的設計理念,讓芯片總面積可以突破光罩尺寸對單芯片面積的限制,集成更多的算力和通用性邏輯。
通過縮小單個計算芯粒的面積,還可以同時提升產能與良率,進而極大地降低硅片的成本,并支持更靈活的產品策略。
努力構建AI芯片的生態(tài)體系
算力對于數字世界、物理世界的融合和共同發(fā)展,具有巨大的作用,建立國產的GPGPU和AI芯片的生態(tài)非常重要。
如果能建立一個相對統一的生態(tài),讓更多的用戶進行這個編程和應用,對芯片的廠商將是一個重大的利好。
對于一家初創(chuàng)公司而言,建設生態(tài)的周期非常長,投入也十分巨大,所以壁仞科技也會兼容目前主流的GPU生態(tài),與客戶現有的基礎設施做到高度的兼容,方便客戶的遷移。
目前,壁仞科技與浪潮信息共同開發(fā)了搭載了BR100的OAM服務器[海玄]。
該服務器可以提供高達8PFLOPS(8000萬億次每秒)的浮點峰值算力,超過普通8卡加速計算設備的能力。
除了研發(fā)大算力芯片之外,也提供軟硬一體的解決方案,自主研發(fā)的BIRENSUPA軟件平臺構建在BR100系列產品的底層硬件之上。
由驅動層、編程平臺、框架層、應用解決方案構成,支持各類應用場景。
從芯片到板卡模組到服務器,以壁礪100和壁礪104為底座,壁仞科技形成了一條完整的數據中心加速計算產品線。
對標英偉達最新GPU的底氣與距離
壁仞的BR100對標的是英偉達采用4nm工藝技術打造的H100。
對比英偉達的 Hopper GPU,后者采用臺積電4nm工藝制造,集成多達800億晶體管。
英偉達今年發(fā)布的最新GPU H100,采用的是專為英偉達加速計算需求設計優(yōu)化的TSMC 4N 工藝。
集成800億個晶體管,顯著提升了AI、HPC、顯存帶寬、互連和通信的速度,并能夠實現近5TB/s的外部互聯帶寬。
20個H100 GPU便可承托相當于全球互聯網的流量,使其能夠幫助客戶推出先進的推薦系統以及實時運行數據推理的大型語言模型。
英偉達的GPU之所以能制霸全球,強大的的CUDA生態(tài)系統絕對是重要關鍵。
可見,芯片的算力性能只是一方面。
對于通用GPU產品來說,最終的應用情況以及在軟件生態(tài)方面是否對開發(fā)者、合作伙伴友好也是決定其最終發(fā)展前景的重要一環(huán)。
對于一家初創(chuàng)公司來說,想要超越英偉達最新的H100 GPU,挑戰(zhàn)十分巨大。
拋開其它因素,僅看一些關鍵參數,就能看到兩者之間的差距,以及想要超越的難度。
結尾:
從硬件到軟件再到應用,壁仞科技已經正式交出了首款產品的答卷,接下來就要接受市場的檢驗了。
部分資料參考:芯基建:《壁仞科技三年造出首款通用GPU,采用7nm工藝,對打英偉達4nm性能》,問芯Voice:《壁仞推出全球最大算力芯片,號稱以7nm超越英偉達4nm最新GPU》
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