香港「南華早報」(SCMP)3日報導,近日「中國人工智能(慧)學會」辦閉門研討會,業界人士在會中說,美國掌握繪圖處理器(GPU)的優勢,也就是藉由同步運算,以致在機器學習方面GPU勝過中央處理器(CPU)。

業界與技術界人士更指出,即因如此,在運算能力方面,美國遙遙領先中國,又因美國嚴禁中國取得最先進晶片,中國可能得藉由以量勝質的方式運用GPU,以訓練人工智慧機器人必須具備的大型語言模式(LLM)。

談到美國禁止輝達(NVIDIA)的資料中心晶片(data centre chip)輸銷中國,業界人士說,既然拿不到優質如(輝達)的A100(高階GPU),那就把運算能力稍遜的GPU集中起來以量取勝。

這位不願具名的業界人士說,運算能力仍是非常重要的,放眼未來,這是攸關競爭得勝的決定性因素。

自從去年11月,微軟投資的新創公司OpenAI研發的聊天機器人ChatGPT問世以來,如今已是時下最熱門的當紅炸子雞,科技大廠紛紛爭相研發各自版本的生成式人工智慧(Generative AI)產品。

這股風潮也擴及至中國,知名搜尋引擎如百度、TikTok的母公司字節跳動、社群媒體與線上遊戲巨賈騰訊控股、電商巨頭阿里巴巴集團等,無不爭相投入研發唯恐落人後。

但已有不少專家提醒,製成像是ChatGPT這樣的產品,中國面臨若干相當不易克服的難關,好比當局動輒對網路科技業強監管,或者越來越難取得先進的半導體,畢竟談到用於訓練人工智慧的晶片,GPU不可或缺。

根據研調機構TrendForce於1日發布的研究報告,建置數量龐大的高階GPU,有助於精簡訓練生成人工智慧所需的時間。

TrendForce估算,即以驅動ChatGPT的生成型預訓練變換(Generative Pre-trained Transformer)模型而論,訓練參數的數量從2018年約1億2000萬,到了2020年激增至將近1800億。

這家研調機構另指出,若以運用輝達的A100估算,使ChatGPT達到商業化應用的程度,所需的GPU數量估計得超過3萬個。

偏偏中國的人工智慧雲端服務供應商,幾乎都是美國英特爾(Intel)、超微(AMD)與輝達的客戶,而他們都是當今生產先進CPU與GPU的主力。

中國紫光集團子公司、西安紫光國芯半導體一名主管也坦言,取得先進晶片製造的技術面臨挑戰。

他說,若特定的人工智慧與GPU晶片運算能力,逾越美國設定的門檻,製造進入設計定案(tape-out)階段可能就會遭管制,先前中國曾有機會提升晶片製造技術至5奈米或7奈米,卻因拿不到先進製造設備而困難重重。

當前中國的晶片設計與製造,仍非常仰賴國外的軟體、工具與其他的技術,而且不論是對於成熟和先進製程的關鍵節點仰賴都無法斷捨離,遑論短期內迎頭趕上。

輝達的資深工程師表示,研發GPU並非是難以掌握的「黑魔法」,因此就類似於ChatGPT的技術而論,中國有機會追上來,只不過要花點時間,但是這個差距經日積月累可能會越來越看不到人家的車尾燈。(中央社)

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