最近這段時(shí)間,，美國(guó)股票市場(chǎng)的動(dòng)靜比較大。有兩個(gè)科技股概念,，突然變得很火,，引起了市場(chǎng)的高度關(guān)注，漲幅驚人,。這兩個(gè)概念,，分別是ASIC和量子計(jì)算。

今天這篇文章,，我們主要說(shuō)說(shuō)ASIC,。

按資本市場(chǎng)的說(shuō)法，ASIC正在加速崛起,，威脅GPU在AI計(jì)算中的統(tǒng)治地位,。而博通，作為ASIC最重要的概念股,，股價(jià)一路猛漲,，一度從180飆到了250，市值也突破了萬(wàn)億美元,。相比之下,，英偉達(dá)反而成了昨日黃花，股價(jià)一路下跌,，甚至不到130美元,。

博通股價(jià)（昨天跌了）

那么，ASIC時(shí)代真的到來(lái)了嗎,？博通真的會(huì)取代英偉達(dá),，成為新的AI之王？

ASIC和GPU是什么

ASIC和GPU,，都是用于計(jì)算功能的半導(dǎo)體芯片,。因?yàn)槎伎梢杂糜贏I計(jì)算，所以也被稱為“AI芯片”,。

準(zhǔn)確來(lái)說(shuō),，除了它倆，計(jì)算芯片還包括大家更熟悉的CPU,，以及FPGA,。

行業(yè)里，通常會(huì)把半導(dǎo)體芯片分為數(shù)字芯片和模擬芯片,。其中,，數(shù)字芯片的市場(chǎng)規(guī)模占比較大,，達(dá)到70%左右。

數(shù)字芯片,，還可以進(jìn)一步細(xì)分,，分為：邏輯芯片、存儲(chǔ)芯片以及微控制單元（MCU）,。CPU,、GPU、FPGA,、ASIC，全部都屬于邏輯芯片,。

芯片的分類

邏輯芯片,，就是計(jì)算芯片。它包含了各種邏輯門(mén)電路,，可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)算與邏輯判斷功能,。

四個(gè)芯片里，CPU和GPU是通用芯片,，可以完成多種任務(wù),。尤其是CPU，是全能型選手,，單核主頻高,，啥都能干，所以經(jīng)常被拿來(lái)做主處理器,。

而GPU,，本來(lái)是用來(lái)做圖形處理（顯卡）的。它的內(nèi)核數(shù)量特別多（大幾千個(gè)）,，適合做并行計(jì)算,，也就是擅長(zhǎng)同時(shí)做大量的簡(jiǎn)單計(jì)算任務(wù)。（圖形處理,，就是同時(shí)處理大量的像素計(jì)算,。）

AI計(jì)算和圖形計(jì)算一樣，也是典型的并行計(jì)算型任務(wù),。

AI計(jì)算中包括大量并行的矩陣相乘,、卷積、循環(huán)層,、梯度運(yùn)算等任務(wù),，所以，特別適合GPU去完成,。CPU不適合AI計(jì)算,，這也是英特爾股價(jià)跌到20美元以下的原因之一,。

2023年以來(lái)，AI浪潮爆發(fā),，大部分企業(yè)的AI訓(xùn)練,，采用的是 英偉達(dá)的GPU集群。如果進(jìn)行合理優(yōu)化,，一塊GPU卡,，可以提供相當(dāng)于數(shù)十其至上百臺(tái)CPU服務(wù)器的算力。這直接導(dǎo)致了英偉達(dá)的股價(jià)猛漲了幾十倍,，而且還買(mǎi)不到,。

NVIDIA HGX A100 8 GPU 組件

再來(lái)看看ASIC和FPGA。

ASIC（Application Specific Integrated Circuit,，專用集成電路）,，是一種專用于特定任務(wù)的芯片。ASIC的官方定義,，是指：應(yīng)特定用戶的要求,，或特定電子系統(tǒng)的需要，專門(mén)設(shè)計(jì),、制造的集成電路,。

Google公司大名鼎鼎的TPU（Tensor Processing Unit，張量處理單元）,，還有前幾年很火的比特幣礦機(jī),，英特爾的Gaudi 2 ASIC芯片，IBM的AIU,，AWS的Trainium,，都屬于ASIC芯片。

這幾年非?；鸬腄PU（Data Processing Unit,，數(shù)據(jù)處理單元）和NPU（Neural Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）,，也是ASIC芯片,。

FPGA（Field Programmable Gate Array，現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列）,，是半定制芯片,，也被人稱為“萬(wàn)能芯片”。FPGA可以根據(jù)用戶的需要,，在制造后,，進(jìn)行無(wú)限次數(shù)的重復(fù)編程，以實(shí)現(xiàn)想要的數(shù)字邏輯功能。

ASIC和FPGA的區(qū)別在于,，AISC是全定制芯片,，功能寫(xiě)死，沒(méi)辦法改,。 而FPGA是半定制芯片,，功能靈活，可玩性強(qiáng),。 FPGA不需要流片（很燒錢(qián)的一個(gè)工序）,，但因?yàn)榭删庉嫞哂喙δ鼙容^多,，一旦用于單一目的,，就會(huì)存在浪費(fèi)。大規(guī)模生產(chǎn)的情況下,，F(xiàn)PGA的成本比ASIC高,，且極致能效不如ASIC。

所以,，F(xiàn)PGA現(xiàn)在多用于產(chǎn)品原型的開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)迭代,，以及一些低產(chǎn)量的特定應(yīng)用,，或者用于培訓(xùn)和教學(xué)。它適合那些開(kāi)發(fā)周期必須短的產(chǎn)品,，也經(jīng)常用于ASIC的驗(yàn)證,。

反正，大家記住,，大規(guī)模出貨用于AI計(jì)算,，一般不考慮FPGA。

所以,，AI芯片,，也就是GPU和ASIC之爭(zhēng)。

GPU和ASIC,，到底誰(shuí)厲害,？

ASIC作為專用定制芯片，基于芯片所面向的專項(xiàng)任務(wù),。它的計(jì)算能力和計(jì)算效率都是嚴(yán)格匹配于任務(wù)算法的,。芯片的核心數(shù)量，邏輯計(jì)算單元和控制單元比例,，以及緩存等,，整個(gè)芯片架構(gòu)，也是精確定制的。

所以,，ASIC可以實(shí)現(xiàn)極致的體積,、功耗。這類芯片的可靠性,、保密性,、算力、能效,，都會(huì)比通用芯片（GPU）更強(qiáng),。

例如，在同等預(yù)算下,，AWS的Trainium 2（ASIC芯片）可以比英偉達(dá)的H100 GPU更快速完成推理任務(wù),，且性價(jià)比提高了30-40%。明年計(jì)劃推出的Trainium3,，計(jì)算性能更是提高了2倍,，能效提高40%。

但是,，為什么這兩年一直火的都是GPU呢,？

主要是因?yàn)橛ミ_(dá)太猛。

英偉達(dá)在AI上也是歪打正著,。當(dāng)年AI大佬辛頓（就是那個(gè)新晉諾貝爾獎(jiǎng)得主）帶著徒弟使用GPU做AI訓(xùn)練,，獲得巨大突破，才讓英偉達(dá)發(fā)現(xiàn)自己竟然還有這樣的潑天富貴,。

然后,，英偉達(dá)就開(kāi)始在AI發(fā)力，拼命做更厲害的GPU（當(dāng)然,，也有游戲的帶動(dòng)）,。

在英偉達(dá)的持續(xù)努力下，GPU的核心數(shù)和工作頻率一直在提升,，芯片面積也越來(lái)越大,。算力越強(qiáng)，有利于縮短訓(xùn)練時(shí)間,，加快產(chǎn)品發(fā)布,，這也是重要優(yōu)勢(shì)。

當(dāng)然,，算力變強(qiáng),，功耗也水漲船高。但是,，靠工藝制程,、水冷等被動(dòng)散熱,，勉強(qiáng)也能兜得住，反正不會(huì)燒掉,。

除了硬件之外,，英偉達(dá)在軟件和生態(tài)方面也很會(huì)布局。

他們搗鼓出來(lái)的CUDA（AI開(kāi)發(fā)的軟件套件）,，是GPU的一個(gè)核心競(jìng)爭(zhēng)力,。基于CUDA,，初學(xué)者都可以很快上手,。所以，英偉達(dá)的GPU方案,，被全球用戶廣泛接受,，形成了牢固的生態(tài)。

相比之下,，F(xiàn)PGA和ASIC的開(kāi)發(fā)還是太過(guò)復(fù)雜,，不適合普及。

ASIC之所以在AI上干不過(guò)GPU,，和它的高昂成本,、超長(zhǎng)開(kāi)發(fā)周期、巨大開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)有很大關(guān)系,。 現(xiàn)在AI算法變化很快,，ASIC這種開(kāi)發(fā)周期，很要命,。

綜合上述原因,，GPU才有了現(xiàn)在的大好局面,。

值得一提的是,，前面說(shuō)了，AI計(jì)算分為訓(xùn)練和推理兩種,。訓(xùn)練任務(wù),，需要更強(qiáng)大的算力，所以在AI訓(xùn)練上,，廠商們主要以GPU為主,。

推理任務(wù)的話，算力要求要低一點(diǎn),，也不需要什么并行,，所以GPU的算力優(yōu)勢(shì)沒(méi)那么明顯。很多企業(yè),，就會(huì)開(kāi)始采用更便宜,、更省電的FPGA或ASIC，進(jìn)行計(jì)算。

這個(gè)情況,，一直持續(xù)到了現(xiàn)在,。AI芯片，GPU的占比能達(dá)到70%以上,。

如今,，因?yàn)榇蠹覍?shí)在是“苦英偉達(dá)久矣”，不想總被英偉達(dá)“卡脖子”,，所以非常希望算力多元化,。再有，大模型現(xiàn)在從“訓(xùn)練熱”走向了“推理熱”,。推理類的AI計(jì)算需求增加,，給了ASIC機(jī)會(huì)。

所以,，扶持ASIC產(chǎn)業(yè)鏈,，提升ASIC芯片在AI領(lǐng)域的占有率，成為了大家的共識(shí),。這才有了博通和Marvell股價(jià)的猛漲,。（據(jù)說(shuō)，博通正與三個(gè)大型客戶開(kāi)發(fā)AI芯片,，預(yù)計(jì)2025年AI芯片業(yè)務(wù)收入達(dá)到150億-200億美元,。）

那么，取代就真的那么容易嗎,？ASIC會(huì)很快淘汰掉GPU嗎,？

顯然不是的。

憑借前面提到的性能,、生態(tài),、集成能力等方面的優(yōu)勢(shì)，英偉達(dá)的GPU仍然會(huì)是中短期內(nèi)的AI芯片首選,。英偉達(dá)的軟硬件網(wǎng)絡(luò)整套方案都很成熟,，技術(shù)和資金實(shí)力太強(qiáng)，GPU的存量和出貨量依然很大,，市場(chǎng)地位難以撼動(dòng),。

ASIC的崛起速度雖然很快，但仍需要一定的時(shí)間走向成熟,。AI ASIC芯片的研發(fā),，也具有很高的風(fēng)險(xiǎn)。即使研發(fā)成功,，也需要時(shí)間被用戶所接受,。

這就意味著,，在很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)，GPU和ASIC都將處于共存狀態(tài),?；诓煌膱?chǎng)景，用戶會(huì)選擇最適合自己的芯片,。發(fā)展自研ASIC,，更多是有利于廠商們和英偉達(dá)進(jìn)行談判砍價(jià)。

未來(lái)的情況還是比較難預(yù)測(cè)的,。 量子計(jì)算是不是會(huì)對(duì)計(jì)算領(lǐng)域造成顛覆式影響,，現(xiàn)在也是討論的熱點(diǎn)。