电子发烧友网报道（文/黄晶晶）日前业界消息称，传DI成DeepSeek正广泛招募芯片设计人才，研芯加速自研芯片布局，片厂其芯片应用于端侧或云侧尚不明朗。商们不少科技巨头已有自研芯片的把A本打动作，一方面是传DI成自研芯片能够节省外购芯片的成本，掌握供应链主动权，研芯另一方面随着AI推理应用的片厂爆发，AI推理芯片有机会被重新定义。商们
DeepSeek不完全依赖英伟达
去年12月底发布的把A本打DeepSeek-V3模型，整个训练使用2048块英伟达H800 GPU。传DI成H800是研芯英伟达特供中国显卡，相较于它的片厂旗舰芯片H100降低了部分性能。也就是商们说DeepSeek-V3模型的训练并不需要追求使用最尖端的GPU。
DeepSeek在训练过程中采用了多种方法来优化硬件利用效率。把A本打例如，通过绕过CUDA编程框架，直接使用英伟达的中间指令集框架Parallel ThreadExecution (PTX)，DeepSeek能够更高效地利用硬件资源，提供更细粒度的操作控制，从而避免由于CUDA的通用性导致的训练灵活性损失。这种做法使得DeepSeek能够在五天内完成其他模型需要十天才能完成的训练任务，极大地提高了训练效率。
DeepSeek的V3和R1大模型得到了不少芯片厂商的适配。如1月25日AMD宣布将DeepSeek-V3模型集成到其Instinct MI300X GPU上。而适配DeepSeek-R1大模型的厂商包括英伟达、英特尔以及国内厂商昇腾、龙芯、摩尔线程、海光信息等等。而采用这些芯片所获得的DeepSeek-R1模型推理性能不亚于英伟达GPU的效果。
DeepSeek有着对架构更深层次的理解，如若自研芯片，发挥其软硬件结合的能力，那么研发更具性价比的训练或推理芯片，进一步降低成本，或许将在更大程度上促进端侧AI的应用爆发，以及带动AI芯片的多样性发展。
OpenAI 3nm 推理芯片
去年，OpenAI进行硬件战略调整，旨在优化计算资源和降低成本。OpenAI将引入AMD的MI300系列芯片，并继续使用英伟达的GPU。而其自研芯片也提上日程。去年10月，OpenAI与芯片制造商博通合作开发首款专注于推理的人工智能芯片。双方还在与台积电进行磋商，以推进这一项目。
据外媒最新报道OpenAI 将在未来几个月内完成其首款内部芯片的设计，并计划将其送往台积电制造，台积电将使用 3nm 技术制造 OpenAI 芯片，该芯片有望在 2025 年底进行测试以及在 2026 年开始大规模生产，预计该芯片将具有“高带宽内存”和“广泛的网络功能”。
根据机构测算，到2028年人工智能的推理负载占比有望达到85%，考虑到云端和边缘侧巨大的推理需求，未来推理芯片的预期市场规模将是训练芯片的4～6倍。OpenAI自研推理芯片正好赶上这波人工智能推理应用的全面爆发。
亚马逊3nm制程Trainium3芯片
实际上，为了摆脱对英伟达GPU的依赖，亚马逊、微软和 Meta 等科技巨头也开始自研芯片。
去年12月，亚马逊 AWS 宣布，基于其内部团队所开发 AI 训练芯片 Trainium2 的 Trn2 实例广泛可用，并推出了 Trn2 UltraServer 大型 AI 训练系统，同时还发布了下代更先进的 3nm 制程 Trainium3 芯片。
单个 Trn2 实例包含 16 颗 Trainium2 芯片，各芯片间采用超高速高带宽低延迟 NeuronLink 互联，可提供 20.8 petaflops 的峰值算力，适合数 B 参数大小模型的训练和部署。
而亚马逊 AWS下代 Trainium3 AI 训练芯片，是 AWS 首款采用 3nm 制程的芯片产品。亚马逊表示基于 Trainium3 的 UltraServer 性能可达 Trn2 UltraServer 的 4 倍，首批基于 Trainium3 的实例预计将于2025年底推出。
LPU语言处理单元
在AI推理大潮下，Groq公司开发的语言处理单元（Language Processing Unit，即LPU），以其独特的架构，带来了极高的推理性能的表现。
Groq的芯片采用14nm制程，搭载了230MB SRAM以保证内存带宽，片上内存带宽达80TB/s。在算力方面，该芯片的整型（8位）运算速度为750TOPs，浮点（16位）运算速度为188TFLOPs。
在Llama 2-70B推理任务中，LPU系统实现每秒近300 token的吞吐量，相较英伟达H100实现10倍性能提升，单位推理成本降低达80%。在Llama 3.1-8B推理任务中，LPU系统实现每秒736 token的吞吐量。
图源：Groq官网
公开信息显示，LPU的运作方式与GPU不同，它使用时序指令集计算机（Temporal Instruction Set Computer）架构，与GPU使用的SIMD（单指令，多数据）不同。这种设计可以让芯片不必像GPU那样频繁地从HBM内存重载数据。并避免了HBM短缺的问题，从而降低成本。
在能效方面，LPU 通过减少多线程管理的开销和避免核心资源的未充分利用，实现了更高的每瓦特计算性能，在执行推理任务时，从外部内存读取的数据更少，消耗的电量也低于英伟达的GPU。
LPU的推出为AI推理芯片带来了新的思路，但不得不说的是，Groq LPU芯片的成本相对较高，主要是购卡成本和运营成本。若以大模型运行吞吐量来计算，同等数据条件下，Groq LPU的硬件成本价格不菲。尽管这一芯片的性能表现突出，但对于成本优化还需要做出很多努力。希望随着硬件技术、生产制造以及规模效应的逐步成熟，其应用成本有望得到改善。
DeepSeek的出现，以低成本特性降低了企业准入门槛，使更多企业能够开展 AI 项目，推理端需求大幅增长。但这还不够，要使AI训练或推理成本进一步下探，不再局限于采用某一家的GPU，而是SoC、ASIC、FPGA等芯片都有机会，一些新的技术架构、不依赖先进工艺的芯片等有更多发展的空间，从而推动AI芯片的多元化发展。
