负重前行的华为与赚翻了的英伟达

两家中国人主导的公司大PK

“切勿错过AI的决定性时刻！”手握GPU算力技术作为“军火商”的英伟达，已经赢麻了；而华为还在负重前行的路上，或还不得不接纳英伟达受美国政府所控调低了灵敏度的芯片特供。

华为坚守不碰AI大热门赛道上的应用开发，只坚守在原理、算法和算力阵地上的高筑墙方面，有所不为方能为人所不能为，这份定力在浮躁的时代难能可贵。一切都在反转，一切都在生成。看100年，每个当下，都有无穷多的可能性。这片土地深层涌动着无穷的能量。“一技通，万技通”，击穿一技连接万有。期待华为垂直攀登随顺“万物向好的方向发展的宇宙潮流”。

英伟达CEO黄仁勋

美国的英伟达芯片公司，一个祖籍浙江的华裔黄仁勋创办的公司，现在市值超过了巴菲特，更是腾讯和阿里巴巴的和。

北京时间3月21日晚11点，2023春季GTC大会正式上线，在大会的主题演讲中，英伟达CEO黄仁勋围绕AI、量子计算、芯片等前沿科技，发布了一系列前沿技术和产品。

“切勿错过AI的决定性时刻！”这是英伟达2023年GTC大会的广告语。不知英伟达所说的“决定性时刻”是指黄仁勋在GTC大会主题演讲中三次强调的“AI的iPhone时刻”。

在这样的AI关键时刻，手握GPU算力技术的英伟达自然不会缺席，毕竟在大模型军备竞赛中，作为“军火商”的英伟达，已经赢麻了。

华为CEO任正非：

我年轻时候很崇拜西方，因为西方科技如此发达，而我们那个时代，书是非常宝贵的，很难看到一本好书，想读书但买不到书。

创立华为以后，我也是亲西方的，当时我们提出一个口号“要用世界上最好的零部件和工具造世界上最好的产品”，我们实现了。后来突然受到制裁，别人不能给我们提供零部件、工具……我们就傻了。世界上最好的零部件很多是来自美国的，实际上我就是亲美的。当美国打我们一棒，狠狠制裁我们的时候，徐直军在办公会议上对我说了一句话：

“美国没有明白，他们这一棒打下去，把一个最亲美的人，变成了一个最反美的人”。

当然，我现在也不反美，我们想成为最先进，就必须向一切先进的人学习。美国在科教上的软实力，还是我们用几十年时间达不到的。美国的政治家也是一轮一轮的，美国几百年的创新土壤，不会因他们而退化。

华为轮值CEO徐直军

2月28日，华为在深圳总部举行总结与表彰会，轮值董事长徐直军在会上首次披露了华为软件设计工具的最新进展：华为已攻克部分自主替代关键环节。

三年来，我们围绕硬件开发、软件开发和芯片开发三条研发生产线，努力打造我们的工具，完成了软件/硬件开发78款软件工具的替代，保障了研发作业的连续。

尽管我们这些年在产品开发工具突破上取得了不少成绩，但面临的桃战还很多，没有彻底突破的产品开发工具也很多，需要我们马不停蹄、加倍努力，不断吸引全球优秀人才。彻底实现战略突围。

小编摘要

2023,3.26

轮值董事长徐直军讲话全文：华为已攻克部分自主替代关键环节

文 | 徐直军

源 | 蓝血研究

华为在PCB、CAD、EDA三大工具软件上均取得重大突破，其中EDA 已完成14nm以上工艺的国产化。2月28日，华为在深圳总部举行总结与表彰会，轮值董事长徐直军在会上首次披露了华为软件设计工具的最新进展。

以下为徐直军讲话全文:

今天既是表彰会，又是誓师大会，祝贺在突破“乌江天险”之一--产品开发工具软件中的获奖团队和个人，特别感谢在工具软件攻关过程中的所有合作伙伴和做出过贡献的所有英雄们。

2019年5月16日，美国把华为放入实体清单，所有美国的产品、芯片、器件在没有许可下不能提供给华为，也不能给华为提供服务。

一时间，所有给华为提供产品开发工具软件的美国公司及产品中有美国成分的其他公司都停止了升级和服务，我们从芯片设计、单板设计、结构设计和仿真验证、软件开发都只能依赖不能升级及有限许可期的工具软件进行，或很快进入无产品开发工具可用的境地。这如同当年横在红军前进路上的乌江天险，我们只有突破“乌江天险”，实现战略突围，才有可能持续开发出产品--即打造出从矿石和沙子到产品的领先的产品开发工具软件，彻底摆脱开发工具软件的依赖。

第一，三年来，我们围绕硬件开发、软件开发和芯片开发三条研发生产线，努力打造我们的工具，完成了软件/硬件开发78款软件工具的替代，保障了研发作业的连续。

软件开发工具开发团队自2018年就开始布局，努力打造软件从编码、编译、测试、安全、构建、发布到部署等全套工具链，采用自研加联合合作伙伴一起研发的策略，解决工具连续性问题。这样不仅有力支持了公司一多万软件工程师的软件开发，而且还基于华为云对外提供服务，实现内外一致。

硬件开发工具开发团队，在合作伙伴的支持和帮助下，突破根技术，引进新架构，发布了云原生的原理图工具，打造了高速高密PCB版图工具，打磨了结构设计二维/三维CAD工具，布局了硬件多学科仿真工具。

芯片设计EDAT具团队联合国内EDA企共同打造了14nm以上工艺所需EDA工具，基本实现了14nm以上EDA工具国产化，2023年将完成对其全面验证。

截止今天，我们联合合作伙伴已经对外发布了11款产品开发工具，且所有产品线都已经切换到我们自己发布的工具，合作伙伴和客户也可在华为云上使用。目前每月有大约20多万软件开发人员、19.7万硬件开发人员在使用我们开发或我们与合作伙伴共同开发的工具，同时还有203家企业愿意付费使用我们的软件工具，这是对开发工具团队的一种认可。

第二，尽管我们这些年在产品开发工具突破上取得了不少成绩，但面临的桃战还很多，没有彻底突破的产品开发工具也很多，需要我们马不停蹄、加倍努力，不断吸引全球优秀人才。彻底实现战略突围。

1、已投入使用和对外发布的产品开发工具软件要以使用者为中心，努力提升用户体验，基于使用者需求和技术的进步持续优化，一定要确保工具的持续领先性，才能有效支撑产品开发工程师的高效和高质量。

2、对没有突破的产品开发工具软件，如光学仿真软件、多物理场仿真软件，要在全球范围内找到专业人才，并持续支持合作伙伴，采用云、AI等新技术、新架构突破关键难题。

3、华为云要开发一些工具软件所需的共性难点技术，以服务的方式让工具开发厂商调用，以帮助工具开发厂商能快速推出产品并有竞争力。要建立工具软件的工程数据标准，打通工具软件的数据。同时要支持工具软件云化，与合作伙伴一起，把工具软件基于华为云服务所有客户。

4、我们自己开发的工具软件，先服务好华为内部，然后再基于华为云对外提供服务，且内外一致:与工具软件厂商联合开发的工具软件，华为云与工具软件开发商合作，用工具开发厂商的品牌对外提供服务，在利益分成上，我们要少分一点，工具厂商要多分一点。

5、要推动高校加速工具软件课程和人才培养体系建设，培养工具软件人才。同时要把所有已发布的工具软件在高校中率先使用，让学生从接触工具开始就使用上这些工具软件，形成星星之火。

“雄关漫道真如铁，而今迈步从头越”，突破“乌江天险"，实现战略突围的号角已经吹响，战旗已授予，期待开发产品开发工具软件的将士们在2024年12月31日胜利会师，把所有软件、硬件，芯片……的开发工具向社会发布。让我们不辱使命、不负韶华，奋勇前进!谢谢大家!

AI的决定性时刻，英伟达“赢麻了”

出品｜虎嗅科技组

作者｜齐健

编辑｜陈伊凡

头图｜英伟达

“切勿错过AI的决定性时刻！”这是英伟达2023年GTC大会的广告语。不知英伟达所说的“决定性时刻”是指黄仁勋在GTC大会主题演讲中三次强调的“AI的iPhone时刻”，还是说本届GTC大会就是AI的“决定性”时刻。

当然，今时今日可能确实是AI的决定性时刻。

从上周三到现在，一系列或惊艳，或不那么惊艳的最前沿AI技术接二连三地刷爆科技新闻版面。从OpenAI发布GPT-4，到百度发布文心一言，再到微软发布Office的AI助手Microsoft 365 Copilot，以及Midjourney发布能“画手指”的V5版本，甚至几个小时前，谷歌也上线了Bard聊天机器人接受排队测试。

在这样的AI关键时刻，手握GPU算力技术的英伟达自然不会缺席，毕竟在大模型军备竞赛中，作为“军火商”的英伟达，已经赢麻了。

北京时间3月21日晚11点，2023春季GTC大会正式上线，在大会的主题演讲中，黄仁勋围绕AI、量子计算、芯片等前沿科技，发布了一系列前沿技术和产品。

ChatGPT专用GPU可提速10倍

围绕AI的发布自然少不了GPU的提速，在黄仁勋的主题演讲中发布了全新的GPU推理平台，该平台包括4种不同配置，针对不同工作负载进行优化，分别对应了AI视频加速、图像生成加速、大型语言模型（LLM）加速和推荐系统和LLM数据库。包括：L4 Tensor Core GPU、L40 GPU、H100 NVL GPU和Grace Hopper超级芯片。

其中，H100 NVL是专门为LLM设计的GPU，采用了Transformer加速解决方案，可用于处理ChatGPT。相比于英伟达HGX A100，一台搭载四对H100和双NVLINK的标准服务器速度能快10倍，可以将大语言模型的处理成本降低一个数量级。此外，H100 NVL配备94GB HBM3显存的PCIe H100 GPU，采用双GPU NVLink，支持商用PCIe服务器轻松扩展。

L4是针对AI生成视频的通用GPU，用于加速AI视频，可以提供比CPU高120倍的性能，能效提升约99%。可以优化视频解码与转码、视频内容审核、视频通话等性能，一台8-GPU L4服务器可以取代100多台用于处理AI视频的双插槽CPU服务器。目前，英伟达GPU在AI视频生产技术供应商Runway的产品中已经提供了相应的技术支持。

L40则是用于图像生成，针对2D、3D图像生成进行优化，并可以结合Omniverse，直接生成3D内容，甚至是元宇宙内容。该平台推理性能是英伟达的云推理GPU T4的10倍。

此外，Grace Hopper超级芯片是为推荐系统和大型语言模型AI数据库设计的。可用于图推荐模型、向量数据库和图神经网络。它可以通过900GB/s的高速一致性芯片到芯片接口连接英伟达Grace CPU和Hopper GPU。

计算光刻技术提速40倍

黄仁勋带来的另一项革命性技术，也关乎英伟达自身的产品研发，是一项聚焦先进芯片设计制造的技术——NVIDIA cuLitho的计算光刻库。

NVIDIA cuLitho计算光刻库可以通过计算技术大幅优化芯片制造流程，利用GPU技术实现计算光刻，可以使传统光刻技术提速40倍以上，为2nm及更先进芯片的生产提供助力。

GPU&量子计算

除了AI和芯片以外，英伟达还在研究另一项前沿科技——量子计算。

本次GTC上宣布的第一个全新产品就是与Quantum Machines合作的NVIDIA DGX Quantum。该产品结合了通用量子控制系统Quantum Machines OPX+和NVIDIA Grace Hopper超级芯片，这个平台可以为高性能和低延迟量子经典计算的研究人员提供了一种革命性的新架构。

据黄仁勋介绍，NVIDIA DGX Quantum是全球首个GPU加速的量子计算系统，可以实现GPU和量子处理单元（QPU）之间的亚微秒级延迟。这种组合使研究人员能够建立强大的应用，实现校准、控制、量子纠错和混合算法，将量子计算与最先进的经典计算相结合。

AI超级计算上云

本次GTC的另一个重头戏是云。

英伟达发布的DGX Cloud云服务，提供了专用的NVIDIA DGX AI超级计算集群，搭配NVIDIA AI软件，使每个企业都可以使用简单的网络浏览器访问AI超算，消除了获取、部署和管理本地基础设施的复杂性。

使用NVIDIA Networking构建的高性能、低延迟结构，可以确保工作负载跨互连系统集群扩展，允许多个实例充当一个巨大的GPU，以满足高级AI训练的性能要求。

AI工厂，制造智能

除了算力以外，英伟达还想要通过云服务，把制造大模型的能力交给更多的用户。

黄仁勋带来的另一项关于云的重磅发布是NVIDIA AI Foundations，旨在为用户提供定制化的LLM和生成式AI解决方案。该服务包括语言模型NEMO、视觉模型PICASSO和生物学模型BIONEMO。

写在最后

有人将GPU在深度学习方面的成功比作是中了技术的彩票，但黄仁勋并不这么认为。他曾多次表示自己在10年前就已经看到了AI行业的发展潜力，以及GPU对AI的决定性作用。英伟达正是看好这点，才孤注一掷地投入力量开发更适合AI的GPU产品。

OpenAI在2018年推出的GPT-1，只有1.2亿参数量，而最后一个公布了参数量的GPT-3则有1750亿，虽然有一些专家认为ChatGPT和GPT-4的参数量有可能更小，但业界多数的声音认为，更强大的模型就以为这更大的参数规模，且要消耗更多的算力。

OpenAI已公布的信息显示，在训练上一代的GPT-3时，使用了数千个NVIDIA V100 GPU。

调研机构TrendForce在一份报告中提到，GPT-3训练时大概用到了20000个NVIDIA A100 GPU左右的算力，而ChatGPT商业化后所需的GPU数量将达到30000个以上。

某AI芯片专家告诉虎嗅，目前OpenAI公布的技术细节不多，前期的训练又都是在英伟达的显卡上做的。“这给了英伟达更多针对Transformer的GPU实验数据，从一定程度上造成了英伟达对ChatGPT和GPT-4的技术垄断，从市场竞争的角度说来说，对其他AI芯片很不利。”

事实上，谷歌此前曾推出过针对TenserFlow的TPU产品，然而，英伟达此次发布的GPU推理平台针对时下火热的GPT大模型，进行了Transformer架构优化，则似乎又领先了谷歌一步。

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