而更大的离间还正在于，因为海光DCU始于兼容通用的“类CUDA”○，英伟达大概禁止应用第三方硬件，也就口舌英伟达的GPU通过应用模仿层运转CUDA软件○，而之前英伟达只是正在正在线EULA用户赞同中提出警卫罢了。固然业内对此持有差异的睹识，由于英伟达此前仅是警卫，永远没有付诸活跃；但正在笔者看来，鉴于目前日益苛苛的非商场境况成分，咱们不应再抱有荣幸情绪，而应预加防备，即通过晋升本身的软硬件能力，修建属于自身的软硬件生态。
有主张以为，海光DCU并不适合做锻练，特别不适合做大模子的锻练（由于浮点本能低和无法集群组网）○○。一方面是推理场景性价比低，大约为2022年主流专用推理芯片10%~15%的本能；另一方面因为海光DCU正在最初取得Mi100授权时，把与锻练相闭的本能和闭头特色做了裁剪○，导致“高不可（锻练）、低不就（推理）”。
海光消息于2023年第三季度发外的“深算二号”本能相对待“深算一号”晋升100%以上，据此臆想，此款产物本能起码已到达A100的80%○，比及正正在研发中的“深算三号”上市，其领先以至超越A100该当没有太大题目。
而为了完整通用盘算平台的邦形成态○，海光还提倡建立了海光财富生态协作机闭，连结了体系外里的高校、科研院所和财富链上下逛企业，展开“产学研”相连合的协同攻闭，为冲破行业内闭头共性技艺供应助力。
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可喜的是，有报道称，百度、阿里等互联网企业已认证通过海光的DCU产物并推出连结计划，打制寰宇产软硬件一体全栈AI根源方法；别的，科大讯飞、商汤和云从等邦内头部AI企业，已有豪爽模子移植并运转正在海光DCU平台上○。
一目了然○，跟着非商场成分的继续转折，中邦闭系财富和企业正在繁荣AI的流程中，获取和应用英伟达AI芯片的节制越来越众。那么题目来了，除了英伟达除外，中邦事否具备自决代替的材干○？不日，媒体一再报道称，海光消息的DCU希望成为英伟达芯片最佳代替者。
海光DCU系列产物以GPGPU架构为根源，兼容通用的“类CUDA”境况以及邦际主流贸易盘算软件、人工智能软件，可平凡使用于大数据惩罚、人工智能、贸易盘算等范畴。
结果真的如斯吗○？倘若是，正在代替的流程中，海光消息又面对奈何的机缘和离间？
所谓“万事初阶难”，跟着海光消息DCU产物的继续迭代以及其对生态摆设的注重和饱动○○，领先以至超越○，直至代替英伟达的AI芯片，也许只是时代日夕的题目。
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固然纯朴从本能来看，最新的“深算三号”可能到达以至超越A100的秤谌；但结果上，繁荣AI芯片不只闭乎硬件，还闭乎软件生态。一类芯片大概无法救援一齐现有的深度练习框架和算法，这将节制芯片的使用限制。
值得一提的是，与目前环球主流人工智能企业都正在应用的英伟达A100产物比拟○，海光消息DCU的第一代产物海光“深算一号”临盆工艺同为7nm制程，内存频率和显存位宽与A100根本相当，显存容量、显存带宽和显存频率相当于A100的50%独揽，差异较量大的是众卡协同的交互速度，唯有A100的30%。总体来讲，海光“深算一号”的本能该当能到达英伟达A100的40%以上秤谌○○能否扛起邦产取代“大旗”？。
全体到GPU，因为现时环球主流深度练习框架均应用CUDA平台实行开辟，邦产GPU可能通过兼容CUDA的一面性能○AI芯片受限海光消息DCU，神速翻开商场，下降开辟难度和用户移植本钱○○。然而，CUDA自身涵盖性能出格平凡，且很众性能与英伟达GPU硬件深度耦合，包蕴了很众英伟达GPU的专有特色○，这些特色并不行正在邦产AI芯片上一切展现AI芯片受限海光消息DCU能否扛起邦产取代“大旗”？。。
