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GPU供應短缺 AI和礦機竟成“罪魁禍首”

內存缺貨、CPU缺貨、硬盤缺貨都會經常聽說,但過去6個月,全球GPU一直處于供應短缺的狀態。究其原因,第一是,GPU現在已成為人工智能的大腦,人工智能產業的發展帶來了大量的需求;第二則是挖掘加密貨幣的礦機很大一部分都是顯卡礦機,同樣需要大量的GPU。
GPU供應短缺 AI和礦機竟成“罪魁禍首”-DVBCN

GPU芯片

GPU缺貨價格水漲船高

誰也沒有想到,作為游戲和圖像渲染核心的GPU會出現長時間的缺貨狀態,并且價格水漲船高。根據一些做人工智能的公司反映,最新的GPU價格已經和半年前相比上漲了15%,并且還會延遲4周才能交貨。這對人工智能公司的研發工作產生了一定影響,沒有更多的GPU芯片就無法進行更多的計算,整個公司的項目進度被迫延后。

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GPU礦機

AI是企業級需求 挖礦是消費級需求

為什么會出現GPU缺貨的現象?人工智能產業的爆發式增長和加密貨幣的挖礦產業是導致GPU缺貨的主要原因。現在人工智能產業,上到谷歌、阿里、百度這種互聯網巨頭,下到大量初創公司都投身于此,人工智能產業規模迅速增長。隨之而來的就是對GPU芯片的大量需求。

另一個導致GPU缺貨的原因是加密貨幣的火爆,讓礦工們加大了挖礦的投入。根據統計,加密貨幣礦工去年購買了總價值為7.76億美元的300多萬個GPU芯片。礦工們對于GPU芯片的搶購潮,甚至迫使英偉達對每家公司每天購買的芯片數量進行了限購措施。

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CPU和GPU核心數量對比示例

為什么AI和挖礦需要大量GPU芯片

人工智能和挖礦為什么都選擇了GPU芯片進行運算?因為GPU的關鍵性能是并行運算,它可以同時處理運算。并且可以將復雜問題分解成更簡單的問題,然后同時進行運算。對于人工智能產業而言,GPU可以同時處理大量數據,適合深度學習的使用場景。與CPU相比,GPU消耗電能相對較少,并且在主板上需求的空間很小,通過密集的部署,可以高效完成神經網絡所需的大量數學運算。

而在挖礦方面,由于加密貨幣的計算是有一定的公式的,只需要對公式進行不斷地運算就能得到答案,也就是挖到礦。相比于CPU,GPU的核心多,CPU常見的有一般4核、8核、16核等,而GPU多大上千核,計算速度更快。CPU雖然能夠精準給出答案,但效率明顯不如GPU。

谷歌推出的TPU芯片

有沒有新的芯片能替代GPU

GPU芯片難道就無可取代嗎?目前,谷歌已經創造了自己的人工智能芯片--TPU。TPU(張量處理單元)與傳統的GPU(圖形處理器)/CPU(純量處理器)組合相比,處理速度要快上15-30倍,Alpha Go就是用了TPU芯片。而Facebook也在招兵買馬,希望打造出自己的AI芯片。還有一些公司也在設計專為人工智能服務的芯片,并且將其投入到更加細分的市場。

在挖礦方面,采用ASIC芯片的礦機效率完爆GPU芯片的礦機,并且價格還更便宜。ASIC礦機的大量使用,將會使GPU挖礦方式逐漸退潮,對于GPU的缺貨漲價現象有一定的緩解。

結語:

GPU芯片的缺貨和漲價,沒想到是AI和挖礦"惹的禍"。不過,這樣一來也促使了新的AI和挖礦芯片出現。會使GPU的缺貨漲價現象得到一定的緩解。同樣,對于半導體企業來說這是一個切入AI芯片的新機會。AI芯片的興起,啟示了中國芯片產業布局的另一個方向。

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