電子發燒友網報道（文/李彎彎）近日消息，美國考慮進一步限制向中國出口AI芯片，商務部最早可能在下個月初采取行動。在沒有獲得許可證的情況下，美商務部將禁止英偉達等制造商向中國客戶運送AI芯片。英偉達專供中國的A800芯片，在無許可證的情況下也將被禁售。

A800是英偉達專為中國客戶推出的產品，用以解決美國商務部的半導體出口新規，取代A100 GPU，該產品在2022年第三季度起投產。近段時間，大模型迅猛發展，國內在新規之前采購的可流通A100并不多，目前各互聯網廠商爭相采購的主要是A800。

A800被禁售，國內AI大模型訓練受阻？

在AI大模型的訓練上，現在基本上是用英偉達的A100、H100以及特供中國的減配版 A800、H800。2020年和2022年，英偉達先后推出了A100芯片、H100芯片，其中A100顯卡又提供80GB、40GB兩個顯存版本，H100則提供80GB顯存。

A100擁有540億晶體管，采用臺積電7nm工藝制程，支持FP16、FP32和FP64浮點運算，為人工智能、數據分析和HPC數據中心等提供算力。

H100集成800億晶體管，采用臺積電定制的4nm工藝，相比于A100，H100在FP16、FP32和FP64計算上比A100快三倍，非常適用于當下流行且訓練難度高的大模型。

2022年9月，美國商務部對GPU 的出口規定，主要限制是顯卡的算力和帶寬，算力上線是4800 TOPS，帶寬上線是600 GB/s。A800的帶寬為400GB/s，低于A100的600GB/s，H800的參數并未公布，據知情人士透露只有H100（900 GB/s）到約一半。

這意味著A800、H800在進行AI模型訓練的時候，需要耗費更長的時間，不過這相比于其他的同類產品，性能仍然是高的。

最近大半年時間，隨著ChatGPT的出圈，國內外各大互聯網公司、AI企業都在大力研發自己的AI大模型產品，而這也造成了對GPU的極大需求。各大互聯網廠商都在大力采購英偉達的GPU芯片，包括百度、阿里、騰訊、字節跳動等等。

在國內，還可流通的A100并不多，據一家服務器定制企業的銷售經理描述，需求太過火爆，甚至有人從機房里把芯片禁運政策生效前購買的A100 80GB拆出來倒賣。

如今，國內市場還是主要倚賴在政策允許范圍內的A800芯片。不過大模型火爆之后，因為需求太大，A800也出現供貨周期拉長、價格上漲的情況，據業內人士透露，之前兩周時間就能到貨，現在樂觀的情況也要4-6周的時間，甚至更長。

如今，根據美國商務部的意思，A800在無許可證的情況下將被禁售，這意味著，后續國內企業在大模型的研究中，不僅僅是買到A800需要更長時間的問題，而是很可能買不到的問題。而且不僅僅是A800，其他AI芯片向中國的銷售也可能受阻，包括原本也可以用于一些模型訓練，性能較差一些的V100等。這意味著，國內企業AI大模型后續的訓練將受阻。

國產GPU能否挑大梁？

如此看來，國內AI后續的發展，它對算力的需求似乎就只能指望國產GPU了。目前國產GPU的情況如何呢？

大模型訓練需要處理高顆粒度的信息，對云端訓練芯片的芯片處理信息的精細度和算力速度要求更高，現階段國產GPU大多數不具備支撐大模型訓練所需的能力。

不同于多媒體和圖形處理的單精度浮點計算（FP32）計算需求，在超算領域，雙精度浮點計算能力FP64是進行高算力計算的硬性指標。

目前國內GPU芯片的云端訓練公司，大多只能處理單精度浮點計算，如壁仞科技（通用GPU芯片BR100）、天數智芯（“智鎧100”）、寒武紀（云端推理思元270）的產品在FP32的理論指標上做得不錯，但沒有處理FP64的能力。

所以說，從短期來看，國產的GPU產品還難以支撐起AI大模型的訓練，這意味著英偉達A800芯片被禁售，國內AI大模型接下來的研究將難以為繼。

那是不是說，無論是國內的AI大模型企業，還是國產的GPU企業，真的就束手無策了？也并不是。據業內人士介紹，對于算力的需求主要與模型參數有關，大廠現在所做的通用大模型依然只能使用英偉達的產品。但是，垂類行業的大模型（金融、醫療等）或者參數量不像GPT那樣大的模型，一些國產GPU也能夠做到。

比如，國內某短視頻平臺參數量約為1000億的大模型，就用了寒武紀的產品，做訓練和推理。當然該模型訓練使用了英偉達的A100。

此外，今年6月10日，天數智芯對外宣布，在天垓100加速卡的算力集群，基于北京智源人工智能研究院70億參數的Aquila語言基礎模型，使用代碼數據進行繼續訓練，穩定運行19天，模型收斂效果符合預期，證明天數智芯有支持百億級參數大模型訓練的能力。

摩爾學院院長李豐此前對媒體表示，公司已經可以支持3億參數量模型的訓練。

首都在線表示，公司與燧原科技聯合開發的AIGC模型方案已發布內測，產品可以從容應對前期投入大、算力要求高、算法模型快速迭代創新的需求，并廣泛支持文本、語音、視覺等各技術方向的模型訓練。

可見，目前國產GPU雖然在參數量較大的模型訓練上存在不足，但是確實已經能夠在一些中小參數模型的訓練上有所作為。

登臨科技聯合創始人王平此前對媒體表示，相比于國際領先的GPU產品，國產GPU確實在滿足大模型訓練上存在差距，因為此前行業在產品定義上未朝大模型方向做設計。

而現在國產GPU公司都在朝著大模型方向去布局，相信未來終能夠找到方向，進行突破。而且如今A800在無許可證的情況下如果禁售，這對于國產GPU的發展將會有強大的刺激作用，因為如果不突破，意味著國內未來AI大模型的發展將無計可施，這似乎成了唯一的出路。

目前業界正在做相關的探索，比如，思考能否通過Chiplet、先進封裝的方式提高算力。研究如何提升芯片與芯片間的數據傳輸速度等。昆侖芯就表示，相較于第一代產品，昆侖芯2在算力、互聯上都有大幅優化，公司正在不斷研發新的產品和技術，以滿足ChatGPT等大模型的應用需求。

小結

很顯然，在A100、H100之后，若A800在無許可證下被禁售，意味著國內AI大模型后續的訓練將無GPU可用。目前而言國產GPU幾乎還不能用于較大規模參數模型的訓練。不過可以看到，一些產品在較小規模，比如幾億、甚至百億級別參數規模的模型訓練上，已經可以有所作為。而且目前眾廠商都在朝著大模型應用方向進行探索，從長遠來看，必然會逐步取得進展。