Re: [新聞] 繞開輝達護城河 陸媒傳DeepSeek可改適配

[MacBookAir12 (New Mac Water)]

先假設這位副教授的說法是正確
畢竟你都從底層去著手了
有時間有人力有資金一定可以做出東西
這做法應該是目前這位教授的研究方向之一
搞不好可以用這個項目匡國家研究基金啊XD

但問題是GPU這部份實力 對岸的廠商跟老黃差距實在很大
連我去問DeepSeek都這樣回答差距少則五年 多則十年以上

說真的啦不管你底層有多強大的技術力，
硬體層面差距是彌補不回來的。

中國GPU是熟練度1000000000的精銳弓兵
老黃GPU是熟練度5的海馬斯

兩方PK 你覺得誰會贏？


以下是DeepSeek回答 有點吹 但至少他肯說出差距...

中國國產GPU與NVIDIA的差距是一個複雜的問題，涉及技術、生態系統、市場應用等多個
方面。以下從幾個關鍵角度來分析這一差距：

---

### 1. **技術差距**
   - **製程工藝**：NVIDIA的GPU（如H100、A100）採用台積電（TSMC）的先進製程（如
4nm、5nm），而中國國產GPU由於受到美國出口限制，無法獲得最先進的製程技術。目前
，中國國產GPU主要依賴中芯國際（SMIC）等本土晶圓廠，製程工藝多為14nm或28nm，與
NVIDIA的差距約為5-7年。
   - **架構設計**：NVIDIA在GPU架構設計（如Ampere、Hopper）方面積累了數十年的經
驗，擁有高度優化的計算單元、記憶體架構和互連技術。中國國產GPU（如壁仞科技、摩
爾線程、景嘉微等）雖然在架構設計上取得了一定進展，但在性能、能效比和靈活性方面
仍顯不足，差距約為5-10年。
   - **軟硬體整合**：NVIDIA的CUDA生態系統是其核心競爭力，開發者可以輕鬆利用
CUDA進行深度學習、科學計算等任務。中國國產GPU缺乏類似的成熟生態系統，雖然有一
些替代方案（如OpenCL、Vulkan），但在易用性和性能上仍無法與CUDA相比。

---

### 2. **生態系統差距**
   - **軟體生態**：NVIDIA的CUDA生態系統擁有超過300萬開發者，支持大量的深度學習
框架（如TensorFlow、PyTorch）和科學計算庫。中國國產GPU的生態系統尚處於早期階段
，開發者工具鏈、框架支持和社區資源都較為薄弱。
   - **應用場景**：NVIDIA的GPU廣泛應用於數據中心、自動駕駛、遊戲、科學計算等領
域，而中國國產GPU目前主要集中於特定領域（如國防、政府項目、邊緣計算），在通用
計算和高性能計算（HPC）領域的應用仍較少。

---

### 3. **市場與產業鏈差距**
   - **市場份額**：NVIDIA在全球GPU市場佔據主導地位，尤其是在AI訓練和推理市場，
其份額超過80%。中國國產GPU的市場份額較小，主要依賴國內市場和政策支持。
   - **產業鏈完整性**：NVIDIA擁有完整的產業鏈支持，從晶片設計、製造到軟體開發
和市場推廣。中國國產GPU在EDA工具（電子設計自動化）、IP核（知識產權核）和製造工
藝方面仍受制於國際供應鏈，尤其是在美國出口管制下，發展面臨較大挑戰。

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### 4. **差距的時間估算**
   - **技術層面**：中國國產GPU在製程工藝、架構設計和軟硬體整合方面與NVIDIA的差
距約為5-10年。
   - **生態系統層面**：CUDA生態系統的成熟度和開發者社區的規模是NVIDIA的核心優
勢，中國國產GPU在這方面的差距可能超過10年。
   - **市場應用層面**：中國國產GPU在特定領域（如國防、政府項目）已經取得一定進
展，但在通用計算和高性能計算領域的差距仍然較大，可能需要5-10年才能縮小。

---

### 5. **中國國產GPU的優勢與機會**
   - **政策支持**：中國政府大力支持半導體產業發展，通過政策、資金和市場需求推
動國產GPU的研發和應用。
   - **本土市場需求**：中國擁有龐大的AI和數據中心市場，為國產GPU提供了廣闊的應
用場景。
   - **技術追趕**：一些中國企業（如壁仞科技、摩爾線程、寒武紀等）在GPU設計和AI
加速器領域取得了顯著進展，未來有望縮小與NVIDIA的差距。

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### 總結
中國國產GPU與NVIDIA的差距在技術層面約為5-10年，在生態系統和市場應用層面的差距
可能更大。然而，隨著中國在半導體領域的持續投入和技術突破，這一差距有望逐步縮小
。未來，中國國產GPU可能會在特定領域（如AI推理、邊緣計算）實現局部突破，但在通
用計算和高性能計算領域全面趕超NVIDIA仍需較長時間。




※ 引述《doig (山川壯麗 物產豐隆)》之銘言：
: 1.媒體來源:
: 中時新聞網 22:35 2025/02/02
: 2.記者署名:
: 中時新聞網 盧伯華
: 3.完整新聞標題:
: 繞開輝達護城河 陸媒傳DeepSeek可改適配中國國產GPU晶片
: 4.完整新聞內文:
: https://i.imgur.com/bLmv1kF.jpeg
: DeepSeek在研發大模型時繞過了輝達的CUD技術，這可以讓大陸的AI模型更容易適配中國
: 國產GPU晶片。（圖／路透）
: 據外媒報導，深度求索(DeepSeek)在研發大模型時繞過了輝達的軟硬體整合技術「統一計
: 算架構」(CUDA)這道AI技術護城河，這種用新的演算法高效利用硬體層面加速，能提高模
: 型效果。只要有足夠擅長寫PTX語言的內部開發者，就能讓大陸開發的AI模型更容易適配
: 中國國產GPU晶片，這讓美國不少AI巨頭們感受到極大的威脅。
: 據《快科技》報導，DeepSeek真的繞過了輝達的計算架構CUDA，北京航空航太大學黃雷副
: 教授接受採訪時表示，繞過CUDA意味著DeepSeek可以直接根據GPU的驅動函數做一些新的
: 開發，從而實現更加細細微性的操作。
: 黃雷指出，譬如DeepSeek在多節點通信時繞過了CUDA，直接使用並行線程執行代碼（
: Parallel Thread Excution, PTX），其最多只能實現以演算法的方式來高效利用硬體層
: 面的加速。一旦速度變得更快，這就意味著別人的模型要訓練10天，而DeepSeek只需要訓
: 練5天，那麼就能給模型喂更多的資料，即能讓模型在同等時間內看到更多的資料，間接
: 提高模型的效果。
: 因此，透過PTX雖然可以進行更多專門的最佳化調整，但缺點是很難維持穩定，需要人力
: 大量除錯，因此也顯示出 Deepseek 工程師的設計功力。
: 報導說，Deepseek 的出現，打破了矽谷巨頭在人工智慧競爭中的軍備競賽局面，AI 開發
: 或許不一定非要追求最強晶片和龐大晶片數量，透過精細的程式設計也能讓低規設備跑出
: 高效結果，這可能也是前日美國科技股市震盪的主要原因。
: 報導引述消息人士指出，DeepSeek擁有一些擅長寫PTX語言的內部開發者，假如它之後使
: 用中國國產GPU，其在硬體適配方面將會更得心應手，其只要瞭解這些硬體驅動提供的一
: 些基本函數介面，就可以仿照輝達GPU硬體的程式設計介面去寫相關的代碼，從而讓自家
: 大模型更加容易適配國產硬體。
: 5.完整新聞連結:
: https://reurl.cc/74NOd9

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桃園之光
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 175.181.186.182 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1738509643.A.CB6.html
推 kuninaka: 他說的就錯的
推 selfhu: 是的，再弄清底層怎麼界接實體就可以轉走
→ selfhu: 了
→ Alwen: 市場是真的很怕它們自己一條龍捲出來
→ kuninaka: PTX也是NV的東西，你用的也是NV的GPU
→ kuninaka: 到底要繞什麼鬼東西
→ kuninaka: 用摩爾線程的顯示卡來實現才是繞過
你不要開玩笑 我自己用蘇媽卡 等級約 580 的 跑 7B 都有夠喘了..那個風扇給我一直轉
用摩爾你會想哭吧...
→ Alwen: 都在用華為的卡惹= =
這點無所謂 你用誰的卡都可以 但就算省資源
別人花一百萬的算力是一百萬 你花一百萬的算力可能只有30萬
（以上假設）
這就是老美科技封鎖的主要目的
※ 編輯: MacBookAir12 (175.181.186.182 臺灣), 02/02/2025 23:27:22
→ kuninaka: https://youtu.be/7Byi_1whYGA
→ Alwen: 華為自己一條龍也弄出來，NV估值不會這摸高
推 kuninaka: 沒錯，華為已經取代NVIDIA了
→ Alwen: 會來搶老黃的主權AI生意捏
→ kuninaka: 不用搶，華為直接獨佔中國市場
→ kuninaka: 中國政府一聲令下的東西
→ tenka92417: 別跟阿共比實質購買力
→ selfhu: 現在是直接把購買力當塑膠，要換成自己的
→ selfhu: ，再管制啊
→ tenka92417: 就算是比較耗能，so what，阿共目前
→ tenka92417: 最不缺的就能源
→ pttjoe: 華為 GPU 價格是 NV 的一半，性能只少5%
→ pttjoe: 華為 GPU 價格是 NV 的一半，性能只少5%
→ pttjoe: 華為 GPU 價格是 NV 的一半，性能只少5%
→ pttjoe: NV後續有點危險哪.......