一纸限令断供GPU 会封印中国自动驾驶吗

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时间：1900/1/1 0:00:00

它对数字3C消费产品没有影响，但对自动驾驶的发展有很大影响。

美国宣布图形处理芯片巨头英伟达取消向中国和俄罗斯出口高端GPU芯片。如果继续出口，只能获得新的许可证。显然，美国在高端芯片领域对中俄进行了打击。这款高端芯片主要应用于人工智能等领域，也是应用非常广泛的高端芯片。

美国再次收紧对华芯片供应，单方面限制高端芯片出口，可以说是用了最没底的战术。那么，这种受限芯片会对中国科技企业、中国汽车企业、中国消费者产生什么实质性的影响呢？影响是大还是小？本期《爱卡独角戏》，我们就来聊聊这个“GUP”。

第一，美国又出手了。

2022年8月31日，美国政府下令芯片制造商英伟达和AMD停止向中国、香港和俄罗斯出售部分高性能GPU。GPU是数据中心和人工智能计算能力的重要来源，类似于大脑的功能。美国此轮对华禁售的芯片主要是机器学习和商用的旗舰处理芯片。被封杀的产品都是双精度运算能力足够的高端GPU，而基于A100的运算能力，所有比它更先进的显卡产品都会无缘国内市场。

对此，美国给出的解释是，限制该类型芯片的原因是为了解决该类产品被中国用于“军事最终用途”或“军事最终用户”的风险，是保护美国“国家安全”和防止高端技术外流的“必要措施”。

英伟达是美国芯片生产的头部公司，在人工智能领域有着不可或缺的地位。据英伟达称，两款最新旗舰GPU计算芯片A100和H100被美国政府限制向中国出口。这两款芯片可用于加速AI、数据分析和高性能计算。

AMD将停止向中国出口的是MI250人工智能芯片。不过，AMD同时表示，新规定不会对其业务产生实质性影响。

英伟达中国表示，已经收到总部的要求:

暂停向中国所有客户和代理商发货数据中心GPU卡A100和H100，其他GPU卡不受影响；各服务器OEM厂商现有库存A100 GPU卡目前可以继续交付给各自行业客户，英伟达中国没有发函；目前给OEM厂商；英伟达总部还在分析美国政府的政策要求。

二、什么是限制芯片？

这里主要说一下NVIDIA A100和H100。

A100目前已经商用，采用7nm工艺技术；H100今年3月刚上市，采用4nm制程工艺。

它们是具有高双精度计算能力的高端GPU，主要应用于高性能计算领域，包括科学计算、CAE(计算机辅助工程)、医疗等。

因此，这两种芯片对普通消费者购买的数码3C和其他电子产品没有影响。要知道就算是比较老的A100型号也要150万人民币。受影响最大的是国家超算中心和目前的大型数据中心。同时，大多数科技公司将其用于机器学习、元宇宙模拟、视觉分析和识别。

国家超级计算中心由数千个甚至更多的处理器组成，具有超强的计算能力，主要满足国家高技术领域和前沿技术研究的需要。

大型数据中心面对所有需要信息技术支持的场景，包括大量的互联网应用。例如，中国三大电信运营商和大型互联网公司都在建设自己的数据中心。例如，腾讯投资450亿元在上海建设腾讯长三角人工智能超算中心，主要承担各类大规模ai算法计算、机器学习、图像处理、科学计算和工程计算任务并提供相应服务；阿里刚刚正式推出张北超级智能计算中心，总建设规模将达到惊人的12 EFLOPS(每秒1200亿次浮点运算，超过谷歌的9 EFLOPS和特斯拉的1.8 EFLOPS)，主要为AI模型训练、自动驾驶、空间地理等人工智能探索应用提供强大的智能计算服务。

如果不能获得英伟达、AMD等美国公司的高端芯片，中国企业进行图像、语音识别等高阶运算的能力将被削弱，美国新的芯片出口限制措施“标志着美国针对中国技术能力的一次重大升级行动”。其他相关行业的管理人员分析，美国政府的禁令不仅对英伟达和AMD有影响，也为其他处理人工智能计算的高端芯片出口中国设置了“性能门槛”。

第三，对汽车领域有什么影响？

事实上，在高端GPU等领域，美国早就进行了严格的出口管制措施，中国的国防和重要科研机构早就无法从美国获得高端GPU供应。那么这个限制的真实意图是什么呢？具体来说，美国对中国芯片技术的限制范围从尖端芯片技术的具体封锁，比如光刻机的出口；芯片法案通过后，开始了对高端芯片的全面技术封锁，如禁止向中国出口14nm工艺以下的设备；直到最近，美国直接明确哪些芯片不能卖给中国，直接针对中国的自动驾驶技术，直接导致英伟达和AMD受到无情的影响。

的确，AI芯片是自动驾驶算法训练的必要条件。

近年来，国内科技公司和车企纷纷投资AI计算基础设施，越来越多的造车新势力开始在云端训练自动驾驶。这两个芯片只是卡在脖子里的东西。也就是说，随着技术的更新，中国车企的自动驾驶软件学习效率会比国外公司越来越慢。美方这一举动还是相当恶的。

目前，中国大多数高端智能电动汽车企业，国内的造车新势力，如蔚来汽车和Xpeng Motors，正在建设基于NVIDIA A100的自动驾驶培训中心，该中心承载着数据分析和图像识别等重要任务。

基本上，在第一时间，Xpeng汽车CEO何就发文称:坏消息是，这将给所有自动驾驶云训练带来挑战。好消息是，我们刚刚提前买回了未来几年的需求。这说明Xpeng汽车已经开始提前备货，直面危机。

对于何的发言，百度副总裁王云鹏表示:当我们彻夜未眠讨论如何加大投入，加速创新的时候，突然看到这样的言论，觉得何的格局小了。面对这样的危机，我们不应该对资本市场说“我很好”，而应该迎难而上。

4.国内的替代品和国内的解决方案有哪些？

有人可能会说，既然国外已经限制了芯片对中国的出口，我们不应该自己做芯片吗？

数据显示，2021年中国80%的芯片都是进口的，自主生产的只有20%。2021年，中国芯片进口额高达4346亿美元，创历史新高。所以目前国内芯片市场高度依赖国外进口，在高端芯片的数据处理能力上，国外芯片对我们来说还是卡死的。

比如A100、MI250等高端GPU最重要的特点就是可以提供双精度FP64类型的运算能力，而国产GPU在FP16也就是半精度数据处理上普遍不差，但是在FP32类型的处理能力上一般，FP64几乎没有。

在计算能力方面，目前主要使用GPU并行计算神经网络。同时，FPGA(现场可编程门阵列)和ASIC(专用集成电路)也将是未来的新兴力量。

FPGA和ASIC的主要区别在于是否可以编程。FPGA客户可以根据需求编程，改变用途，但量产成本较高，适合企业、军队等应用场景较多的用户。但是ASIC已经做出来了，只承载一种算法，形成一种用途。首次“开模”成本高，但量产成本低，适合场景单一的消费电子等客户。

有人认为，随着人工智能的发展，汽车智能化程度越来越高，辅助驾驶功能普及率越来越高。这些功能的实现需要借助摄像头、雷达等新型传感器数据，其中视频(多帧图像)的处理需要大量的并行计算，传统CPU不足。在这方面，强大的GPU取代了CPU。此时再加上辅助驾驶算法所需的训练过程，GPU+FPGA成为了目前的主流解决方案。

也有声音认为ASIC(专用集成电路)最终可以取代GPU的作用。因为激光雷达的点云(三维位置数据)数据以及更多的摄像头和雷达传感器，GPU无法胜任。ASIC性能、能耗、量产成本明显优于GPU和FPGA。定制的ASIC芯片可以在相对较低的能耗水平下加快车辆信息的数据处理。随着自动驾驶的定制化需求越来越大，大量从业者表示ASIC专用芯片将成为主流。

因此，鉴于自动驾驶算法的快速变化和演变，大多数……utopilot芯片采用GPU+FPGA的解决方案。但将来算法稳定后，ASIC会成为主流。

目前寒武纪、地平线等企业已经具备ASIC的研发实力。

说到国产自动驾驶芯片，并不是所有的都能玩。地平线即将量产的征途5也是其代表。

地平线征途5基于TSMC 16nm工艺，AI计算能力达到128TOPS。从工艺和计算能力来看，确实与国外旗舰自动驾驶芯片有一定差距，但可以预见的是，未来地平线在国产自动驾驶芯片领域肯定会提供更大的动力。

作为一家自动驾驶公司，荣源七星认为芯片限制将产生一些影响:A100将用于机器学习，但它并非没有替代品。这个限制只是针对这个超算中心，对自动驾驶的影响其实是好的。荣源给出了一个相对乐观的答案。

不考虑芯片的设计和制造尺寸，单从进口的角度来看，英伟达被限制后，一些国外品牌可能会成为英伟达的替代品，可能最有可能的就是高通。

高通此前发布了其自研的Ride芯片，该芯片采用7nm工艺，以INT8的精度实现360TOPS的计算能力，整体功耗为65 W，性能已经可以赶上目前的NVIDIA Orin芯片，芯片已经量产并加载。摩卡DHT PHEV型号使用高通芯片，但高通也是一家美国公司，有一天可能会受到制裁。短期内是可取的，需要长期研究。

总结:美国从芯片的关键设计软件、先进的工艺能力、应用生态，都在全面阻止中国参与全球先进芯片产业的分工。即使作为用户，也仅限于为其高端GPU提供市场空间，与中国切割先进芯片技术的意图非常明显。

在短期内，高端GPU的替代方案较少，这将特别限制一些基于AI技术的创新企业的快速发展，并减缓新技术在商业领域的应用和发展。长期来看，中国的高端芯片严重依赖进口。据相关数据显示，在中国各类进口商品中，只有芯片和石油超过1万亿美元。借此机会，中国可以完善芯片产业链，提高中国高端芯片的产能。何肖鹏囤积货物的方式可以解决一时的困难，但终究不是长久之计。毕竟受制于人的局面还是要从根本上改变。总之，从无到有是一个过程，从无到有到好也是一个过程。中国芯片需要时间成长和进步。