Lors de la cérémonie annuelle d’aujourd’hui du « Classement scientifique et technologique 2023 »,Zheng Weimin, académicien de l'Académie chinoise d'ingénierie et professeur à l'Université Tsinghua, a prononcé un discours sur le système de puissance de calcul de formation sur grands modèles.Dans son discours, Zheng Weimin a mentionné les GPU NVIDIA et les puces IA nationales. Il a déclaré que le matériel NVIDIA présente de bonnes performances et une bonne écologie de programmation. Tout le monde aime l’utiliser, et beaucoup de gens l’utilisent.
Mais le problème est qu’ils ne vendent plus en Chine et ne peuvent plus les acheter. Le prix a doublé ou triplé depuis décembre de l’année dernière.Il est encore difficile d’obtenir une carte maintenant.
Concernant les puces d'IA nationales, l'académicien Zheng Weimin a déclaré que Nvidia ne nous les vendrait plus.Les cartes nationales doivent se concentrer sur ce sujet.Après avoir fabriqué une carte nationale, elle peut être utilisée presque de la même manière qu'une carte NVIDIA, voire légèrement pire.
À l’heure actuelle, certaines puces nationales ont été fabriquées, mais les utilisateurs n’aiment pas les utiliser.La raison principale est que l’écosystème des cartes nationales n’est pas bon.
Pour changer la situation relativement mauvaise du système, nous devons créer dix logiciels : cadre de programmation, accélération de programme, bibliothèque de communication, bibliothèque d'opérateurs, compilateur IA, langage de programmation, planificateur, système d'allocation de mémoire, système tolérant aux pannes et système de stockage. Si vous les faites bien, tout le monde aimera les utiliser.
Tant que les puces d'IA nationales atteignent 60 % des performances des puces étrangères, les utilisateurs seront satisfaits si l'écosystème est bien établi ;Si l'écologie n'est pas bien faite, même si les performances matérielles sont de 120 % des autres, personne n'aimera l'utiliser.
Enfin, Zheng Weimin a conclu que nous devons mener vigoureusement des recherches sur des infrastructures modèles à grande échelle basées sur les systèmes nationaux, changer la mauvaise situation de l'écosystème national des cartes, faire du bon travail en matière de collaboration logicielle et matérielle et rendre les cartes nationales bonnes.