欲与英伟达决高下 英特尔推中国定制台湾版AI芯片

DIA A100、H100、AMD MI300，以及大型CSP台北捷运公司如Google、AWS等前提研发ASIC的AI系统设计程序成长供给较为强力，2023年AI系统设计程序周内（包含E-GPU、FPGA、ASIC等）周内预估有数120万台，年增率有数38%，AI晶片周内连动看涨，可望成长取得成功五成。

晶片厂商们也在AI领域开足马力。英伟达无需多言，当前不论是100第一部还是800第一部，都极其匮乏，在AI晶片市场需求上占据游击手占优势；在6月初那时候面旬，AMD推出了新一代AI晶片、数据集那时候面心CPU以及DPU，其那时候面AI晶片Instinct MI 300X，这样一来对标英伟达H100；此均，谷歌、南美、谷歌等大厂也都在自研AI晶片，在算力市场需求上的公平竞争维度更加加丰富。

而除了软件之均，软件也比如说关键。比如，在此之前极少AI晶片都绕行不开英伟达的CUDA平台，CUDA建立了一套软软件间的开发设计标准。如何从CUDA迁到、如何建立自己的占优势周围环境保护都是挑战者的关键性课题。

对于软件周围环境保护的公平竞争，Sandra Rivera问到：“项目管理设计或者是开发设计者周围环境保护，说是是DEC多年的一个特长，在整个数据集那时候面心领域的软件周围环境保护那时候面，一个是x86的软件周围环境保护，另均一个是CUDA。而且我们意识到，随着越来越多的公司努力适用人脑，软件周围环境保护系统也准备减慢挖掘更加多软件潜能，以大幅提很低生产力。”

她促使谈道：“DEC努力能在口译周围环境那时候面，尽可能提供更加简便的系统设计。通过软件、纳和工具提供一种模块化的方法，来冗余并减慢跨多种框架的甲基负载。当然在人脑或者是AI运算的时候，确实很多人在用CUDA，但是极少开发设计者不会做那么底层的开发设计，他们是在一个相对很低的框架，比如说在PyTorch、TensorFlow上面去科技。”

Habana Labs主管财务总监Eitan Medina促使向21世纪工商业媒体报道美联社指出：“在Gaudi2之前，我们并未有一代商品，在软件上也做了好几年的积累，底层的软件纳都并未开发设计好了，我们努力让开发设计者尽可能在最上层的20%的比例尽可能做他的开发设计，这那时候的开发设计和CUDA并很难那么这样一来的联系。”

Gaudi第一部作为DECAI的一艘指挥舰，均界也拭目以待Gaudi 2在实际系统设计那时候面的性能指标表现、算力实力。从软件递归到软件周围环境保护，AI晶片的公平竞争故事还将独自。

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