英伟达将向中国出口定制版GPU，又贵又慢的显卡要来了，惊喜么？

英伟达将向中国出口定制GPU，又贵又慢的定制版显卡要来了，你的钱包准备好了么
美国芯片企业英伟达公司的首席执行官黄仁勋12月6日表示，在生产“最好的”人工智能芯片的竞赛中，华为是英伟达“非常强大”的竞争对手之一。他透露，英伟达正在与美国政府密切合作，确保面向中国市场的新芯片符合出口限制。这意味着，中国消费者想要购买英伟达的最新GPU，可能要付出更高的价格和更长的等待时间。那么，英伟达的GPU到底有多好？有没有其他的替代品呢？

美国对中国的芯片出口管制
美国政府近年来对中国的芯片出口实施了一系列的限制措施，旨在遏制中国半导体产业的发展，保护美国的国家安全和外交利益。根据美国商务部产业安全局（BIS）的新规，美国出口商需要获得许可，才能向中国出口一些先进计算芯片和半导体制造物项，特别是那些涉及到超级计算、军事、核能等敏感领域的物项。此外，美国政府还将一些中国的芯片企业，如华为、中芯国际、长江存储等，列入了实体清单，禁止美国企业与其进行任何商业往来。

这些出口管制对英伟达造成了不小的困扰，因为中国是英伟达的最大市场之一，占其总收入的约20%。英伟达的GPU在中国广泛应用于游戏、数据中心、人工智能、云计算等领域，受到了众多消费者和企业的青睐。为了应对美国政府的限制，英伟达不得不为中国市场设计一些定制版的GPU，以符合出口规则。这些定制版的GPU可能会牺牲一些性能和功能，同时也会增加英伟达的生产成本和交货时间。黄仁勋在接受《金融时报》采访时说：“如果我们被剥夺了中国市场，我们是没有应急措施的，（世界上）没有另一个中国，只有一个中国。”

GPU在AI算力上的重要性
GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形相关的并行计算任务的芯片，例如渲染、光线追踪、视频编解码等。GPU通常具备高性能、高并行度、高吞吐量和低延迟等特点，以满足实时图形渲染和交互的需求。GPU的并行计算优势使其在人工智能领域也发挥了重要的作用。

人工智能相关的计算任务通常涉及大量的矩阵运算、卷积运算、激活函数运算等，这些运算都是可以并行化的，也就是说可以同时执行多个相同或者相似的运算。CPU（中央处理器）是一种通用的计算芯片，可以执行各种类型的计算任务，但是对于人工智能相关的计算任务，CPU的性能并不理想。CPU的核心数量相对较少（通常在4-64之间），每个核心可以执行多个线程（通常在2-8之间），每个线程可以执行一个运算。因此，CPU的并行度相对较低（通常在几十到几百之间），无法充分利用人工智能计算任务的并行性。

GPU的核心数量相对较多（通常在几百到几万之间），每个核心可以执行一个线程（通常在1-2之间），每个线程可以执行一个运算。因此，GPU的并行度相对较高（通常在几千到几十万之间），可以充分利用人工智能计算任务的并行性。此外，GPU还拥有专门设计的Tensor Core核心，可以在单个时钟周期内执行矩阵运算，进一步提升人工智能计算任务的性能。因此，在相同频率和功耗下，GPU的人工智能计算性能要远远高于CPU。¹

GPU在人工智能领域的应用主要包括两个方面：训练和推理。训练是指使用大量的数据来训练人工智能模型，使其能够学习到数据中的规律和特征，从而完成特定的任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。推理是指使用训练好的人工智能模型来对新的数据进行预测和分析，例如人脸识别、语音合成、机器翻译等。GPU可以加速人工智能模型的训练和推理过程，提高其准确性和效率，从而实现更多的人工智能应用场景。

英伟达的GPU地位
英伟达（NVIDIA）是全球最大的独立GPU供应商，也是人工智能芯片市场的领导者。英伟达在GPU领域拥有强大的技术优势和创新能力，其GPU在人工智能领域有以下几个方面的优势和创新：

- CUDA：CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英伟达推出的一种通用并行计算平台和编程模型，可以让开发者利用GPU的强大计算能力来加速各种类型的应用计算。CUDA提供了一套完整的软件工具和库，支持多种编程语言和操作系统，简化了GPU编程的难度和复杂度。CUDA还提供了一套丰富的生态系统，包括各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、MXNet等）、机器学习库（如cuDNN、cuML、RAPIDS等）、科学计算库（如cuBLAS、cuFFT、cuSPARSE等）等，可以帮助开发者快速构建和部署人工智能应用程序。

- Tensor Core：Tensor Core是英伟达在较新的微架构中专门设计的一种混合精度核心，可以在单个时钟周期内执行矩阵运算，从而大幅提升人工智能计算的效率和性能。Tensor Core可以支持FP16（16位浮点数）、TF32（19位有效位数）、BF16（16位有效位数）、INT8（8位整数）等不同的数据格式，以适应不同的人工智能应用场景。Tensor Core还可以与其他核心（如FP32、INT32等）协同工作，实现更高的计算精度和灵活性。

- Ampere：Ampere是英伟达在2020年推出的最新的GPU微架构，也是目前市场上最先进的GPU微架构之一。Ampere在性能、能效、可扩展性等方面都有显著的提升，尤其是在人工智能计算方面，Ampere的性能是上一代微架构（Turing）的6倍以上。Ampere的核心产品包括A100、RTX 30系列、Jetson Xavier NX等，分别针对数据中心、游戏、边缘计算等不同的市场和应用场景。

- Grace：Grace是英伟达在2021年发布的首款数据中心CPU，也是一款专为人工智能计算而设计的CPU。Grace的特点是采用了ARM的架构，可以与英伟达的GPU实现紧密的互联和协同，从而提高人工智能计算的吞吐量和效率。Grace还支持NVLink和HBM2e等高速的内存和互连技术，可以实现高达900GB/s的内存带宽，以及高达600GB/s的互连带宽。Grace预计将在2023年投入商用，主要面向超级计算、自然语言处理、推荐系统等高性能的人工智能应用。