算力产业研究系列(一)：算力时代 关注芯片、软件、网络

　　摘要:以英伟达为例，理解算力时代三大技术优势[大Ta模bl型e时S代um来ma临ry，] 廉价的算力永远是稀缺品

    　　大模型时代来临，加速计算需求突破式增长。大模型是一个新时代的摩尔定律。算力缺口越来越大，目前算力的基建不够。

    　　世界需要更多算力，廉价的算力永远是稀缺品。我们仍然处于 scaling law 的早期，模型的能力会随着模型参数的增加而提高。OpenAI、微软与 Anthropic 等头部公司的产品仍在你追我赶的过程中。未来市场前景广阔。芯片、软件、网络共同构筑算力时代竞争优势

    　　芯片、软件、网络共同构筑算力时代竞争优势

    　　以英伟达为例理解算力时代NPU 厂商三大技术优势? 壁垒1：GPU/芯片优势明显：从架构上，英伟达打造综合GPU。此外，英伟达在范式架构上的积累领先行业。从硬件生态上，GPU 性能受供应链影响很大。从芯片设计上，NVIDIA 的方案效率更好。

    　　壁垒2：CUDA 生态建立巨大迁移成本：CUDA 生态建立巨大迁移成本（时间成本+开发成本+使用习惯成本）。科技树上低垂的果实都被摘光了，只有在正确的道路上不断积累才能有长坡厚雪的实力。

    　　壁垒3：网络架构与互联结构更符合现阶段需求：英伟达NVLink+NV Switch 实现低延迟+高带宽+高内存。同时实现7 倍带宽+3 倍内存。

    　　未来软件能力与硬件加速迭代

    　　Tensor Core 的优势在于混合精度计算、简化指令集架构、数据并行处理，打破了内存限制，多元化了数据处理格式。

    　　Transfromer Engine 采用混合精度训练，使用低精度数据时需要动态调整设置scalingfactor。Embedding 使高维原始数据映射到低维流形后可分，self-attention 确保查询不超前于其自身时间的信息，FFN 对多头注意力的输出进行进一步处理，Transfromer使用Target-Attention 捕获Encoder 编码的信息，多种技术对确保模型的稳健性和泛化能力至关重要。

    　　风险提示

    　　算力场景落地不及预期，政策变动，产品研发不及预期等。

声明：

1. 风险提示：以上内容仅来自互联网，文中内容或观点仅作为原作者或者原网站的观点，不代表本站的任何立场，不构成与本站相关的任何投资建议。在作出任何投资决定前，投资者应根据自身情况考虑投资产品相关的风险因素，并于需要时咨询专业投资顾问意见。本站竭力但不能证实上述内容的真实性、准确性和原创性，对此本站不做任何保证和承诺。
2. 本站认真尊重知识产权及您的合法权益，如发现本站内容或相关标识侵犯了您的权益，请您与我们联系删除。