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他表示，我們單芯片還是落后美國(guó)一代，我們用數(shù)學(xué)補(bǔ)物理、非摩爾補(bǔ)摩爾，用群計(jì)算補(bǔ)單芯片，在結(jié)果上也能達(dá)到實(shí)用狀況。

“硅基芯片，我們用數(shù)學(xué)補(bǔ)物理、非摩爾補(bǔ)摩爾，利用集群計(jì)算的原理，可以達(dá)到滿足我們現(xiàn)在的需求。”他說(shuō)。

眾所周知，目前先進(jìn)芯片主要有兩個(gè)應(yīng)用方向，一是智能手機(jī)、電腦等尖端科技設(shè)備，二是AI訓(xùn)練需求最大的高端GPU。

先說(shuō)手機(jī)、電腦芯片。手機(jī)就不用多說(shuō)了，華為自家的麒麟9020等芯片已經(jīng)自給自足，包括華為鴻蒙電腦也使用了新一代麒麟芯片。華為MateBook Fold折疊電腦拆解顯示，CPU、電源、Wi-Fi芯片全是海思自研。

高端GPU此前一直依賴NVIDIA，雖然現(xiàn)在受到了出口限制，但同樣有替代品。

今年4月，國(guó)際知名半導(dǎo)體研究和咨詢機(jī)構(gòu)SemiAnalysis發(fā)布專題報(bào)道稱，華為云最新推出的AI算力集群解決方案CloudMatrix 384憑借其顛覆性的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與全棧技術(shù)創(chuàng)新，在多項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)對(duì)NVIDIA旗艦產(chǎn)品GB200 NVL72的超越，標(biāo)志著中國(guó)在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)里程碑式突破。

CloudMatrix 384基于384顆昇騰芯片構(gòu)建，通過(guò)全互連拓?fù)浼軜?gòu)實(shí)現(xiàn)芯片間高效協(xié)同，可提供高達(dá)300 PFLOPs的密集BF16算力，接近達(dá)到NVIDIA GB200 NVL72系統(tǒng)的兩倍。

此外，CloudMatrix 384在內(nèi)存容量和帶寬方面同樣占據(jù)優(yōu)勢(shì)，總內(nèi)存容量超出NVIDIA方案3.6倍，內(nèi)存帶寬也達(dá)到2.1倍，為大規(guī)模AI訓(xùn)練和推理提供了更高效的硬件支持。

報(bào)道分析稱，盡管單顆昇騰芯片性能約為NVIDIA Blackwell架構(gòu)GPU的三分之一，但華為通過(guò)規(guī)模化系統(tǒng)設(shè)計(jì)，成功實(shí)現(xiàn)整體算力躍升，并在超大規(guī)模模型訓(xùn)練、實(shí)時(shí)推理等場(chǎng)景中展現(xiàn)更強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。

SemiAnalysis也指出，華為的工程優(yōu)勢(shì)不僅體現(xiàn)在芯片層面，更在于系統(tǒng)級(jí)的創(chuàng)新，包括網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、光學(xué)互聯(lián)和軟件優(yōu)化，使得CloudMatrix 384能夠充分發(fā)揮集群算力，滿足超大規(guī)模AI計(jì)算需求。

而軟件是卡不住脖子的，借用任正非的話說(shuō)——那是數(shù)學(xué)的圖形符號(hào)、代碼，一些尖端的算子、算法壘起來(lái)的，沒有阻攔索。

當(dāng)然，任正非也特別強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)理論研究的重要性。他說(shuō)，當(dāng)我國(guó)擁有一定經(jīng)濟(jì)實(shí)力的時(shí)候，要重視理論特別是基礎(chǔ)理論的研究。基礎(chǔ)研究不止5至10年，一般要10年、20年或更長(zhǎng)的時(shí)間。如果不搞基礎(chǔ)研究，就沒根。 即使葉茂，欣欣向榮，風(fēng)一吹就會(huì)倒的。

他提到，華為一年投入人民幣1800億元在研發(fā)，其中約600億元從事基礎(chǔ)理論研究，不考核。 其余1,200億元左右投入在產(chǎn)品研發(fā)，是要考核的。

“沒有理論就沒有突破，我們就趕不上美國(guó)。”任正非說(shuō)。