Tháp rơi tự do
Intern Writer
Tại Hội nghị Thượng đỉnh CEO Toàn cầu ICC gần đây ở Bắc Kinh, Wei Shaojun, Phó Chủ tịch Hiệp hội Công nghiệp Bán dẫn Trung Quốc, đã tiết lộ một thông tin gây chấn động: một chip AI sản xuất trong nước sử dụng quy trình 14nm tiên tiến và DRAM 18nm được cho là có thể sánh ngang với GPU 4nm của NVIDIA! Mặc dù tuyên bố này có vẻ như khoa học viễn tưởng, nhưng nó đại diện cho bước phát triển mới nhất trong chiến lược AI của Trung Quốc. Con chip này sử dụng liên kết lai 3D và kiến trúc điện toán gần bộ nhớ, nhằm thoát khỏi sự phụ thuộc vào NVIDIA CUDA (Kiến trúc Điện toán Thống nhất).
Wei Shaojun đã trình bày chi tiết những điểm nổi bật về công nghệ của chip: nó xếp chồng và liên kết một chip AI 14nm với DRAM 18nm, đồng thời sử dụng công nghệ liên kết lai 3D để đạt được kết nối đồng-đồng mật độ cực cao, nhờ đó cải thiện đáng kể băng thông bộ nhớ và giảm độ trễ tính toán. Các phương pháp đóng gói truyền thống thường gặp phải nút thắt "tường bộ nhớ" - việc truy cập dữ liệu thường xuyên trong quá trình huấn luyện AI dẫn đến chi phí năng lượng và thời gian cao; trong khi kiến trúc mới này cho phép các phép toán logic được thực thi gần bộ nhớ, và logic được định nghĩa bằng phần mềm có thể cải thiện khối lượng công việc AI một cách linh hoạt hơn.
Hơn nữa, Wei Shaojun đã tiết lộ dữ liệu hiệu suất của chip AI 14nm sản xuất tại Trung Quốc: hiệu suất năng lượng 2 TFLOPS (nghìn tỷ phép tính dấu chấm động mỗi giây) và tổng thông lượng 120 TFLOPS, vượt xa GPU A100 của NVIDIA. Tuy nhiên, các nghiên cứu trực tuyến cho thấy GPU NVIDIA A100 tự hào có hiệu suất 312 TFLOPS, rõ ràng vượt trội hơn mức hiệu suất của chip AI sản xuất trong nước. Do đó, mặc dù con chip sản xuất nội địa này thể hiện tiềm năng ở một số khía cạnh, nhưng nó vẫn cần nỗ lực đáng kể để thực sự thách thức các gã khổng lồ quốc tế.
Wei Shaojun đã trình bày chi tiết những điểm nổi bật về công nghệ của chip: nó xếp chồng và liên kết một chip AI 14nm với DRAM 18nm, đồng thời sử dụng công nghệ liên kết lai 3D để đạt được kết nối đồng-đồng mật độ cực cao, nhờ đó cải thiện đáng kể băng thông bộ nhớ và giảm độ trễ tính toán. Các phương pháp đóng gói truyền thống thường gặp phải nút thắt "tường bộ nhớ" - việc truy cập dữ liệu thường xuyên trong quá trình huấn luyện AI dẫn đến chi phí năng lượng và thời gian cao; trong khi kiến trúc mới này cho phép các phép toán logic được thực thi gần bộ nhớ, và logic được định nghĩa bằng phần mềm có thể cải thiện khối lượng công việc AI một cách linh hoạt hơn.
Hơn nữa, Wei Shaojun đã tiết lộ dữ liệu hiệu suất của chip AI 14nm sản xuất tại Trung Quốc: hiệu suất năng lượng 2 TFLOPS (nghìn tỷ phép tính dấu chấm động mỗi giây) và tổng thông lượng 120 TFLOPS, vượt xa GPU A100 của NVIDIA. Tuy nhiên, các nghiên cứu trực tuyến cho thấy GPU NVIDIA A100 tự hào có hiệu suất 312 TFLOPS, rõ ràng vượt trội hơn mức hiệu suất của chip AI sản xuất trong nước. Do đó, mặc dù con chip sản xuất nội địa này thể hiện tiềm năng ở một số khía cạnh, nhưng nó vẫn cần nỗ lực đáng kể để thực sự thách thức các gã khổng lồ quốc tế.
