圖靈獎得主軒尼詩警告：GPU設計瓶頸并非算力，數據傳輸成本比計算高100倍

經常搞AI的朋友肯定都在想，現在AI芯片的算力越來越強，是不是只要堆算力，AI性能就能一直往上沖？

最近圖靈獎得主約翰·軒尼詩出來說話了，他說GPU設計的瓶頸不是算力，數據傳輸的成本比計算高100倍。這說法一出來，好多人都開始琢磨，原來AI芯片的問題，不只是算力不夠啊。

咱們先聊聊數據傳輸。新一代AI芯片，最大的麻煩就是數據傳輸太費錢了。打個比方，芯片從外面的主內存讀數據，這個過程的能耗，比做一次浮點乘法運算高100多倍。這就像你要算道數學題，結果找紙和筆的功夫，比做題本身還費時間精力。所以現在大家都想著盡量少傳輸數據，能用計算代替就代替。像TPU和GPU，都是這么干的，多做運算，少傳數據。

但這么做也有到頭的時候。要是想搞更高的并行規模，效率反而會下降，最后成了性能的瓶頸。這就讓人想起當年CPU的情況，CPU性能后來不怎么漲了，就是因為能優化的地方都優化完了。現在AI芯片好像也到了這個關口。

就在大家為這事頭疼的時候，華為昇騰384超節點用的光模塊，在數據傳輸上的優勢就很突出了。

傳統的數據傳輸方式，在大規模傳數據的時候，信號容易衰減，速度也上不去，就像城里的老路，車多了就堵。而華為用的光模塊，就像給數據修了條高速路。

光模塊用的是光信號傳數據，比傳統的電信號傳，損耗要小很多。長距離傳數據的時候，光模塊能減少信號衰減，保證數據能準確傳到。比如在很大的AI訓練集群里，各個計算節點要頻繁交換大量數據，用光模塊就不容易出錯，不用老重傳數據，數據傳輸的可靠性就高多了。

而且光模塊傳數據的速度特別快。像智能安防要實時識別圖像，自動駕駛要處理海量數據，這些場景都需要數據快點傳。華為昇騰的光模塊能滿足這些需求，讓AI芯片能及時拿到數據，把算力都用起來，不會因為等數據把算力浪費了。

另外，光模塊抗干擾能力也強。機房里電磁干擾多，傳統電信號傳數據容易受影響，數據就不準了。光信號傳數據基本不受電磁干擾，就像在吵雜的地方，也能清楚說話，能保證數據傳輸穩定，讓AI芯片能一直高效干活。

華為輪值董事長徐直軍說，未來幾年華為昇騰的算力能保持世界第一。從光模塊在數據傳輸上的優勢來看，這話是有道理的。因為光通信是華為的老本行，別人想要摻一腳進來門檻也不低啊，這就給昇騰的算力領先打下了基礎。

網友們對這事也有不少看法。有網友說：“華為這光模塊確實厲害，數據傳輸快又穩，保證堆砌算力芯片讓算力能保持第一，昇騰說不定能帶著AI芯片行業往前沖。”

還有網友說：“科技發展就是這樣，一個問題解決了，又會有新問題。不過華為在這方面的嘗試，能給大家指條路。”

也有做相關工作的網友說：“我們搞芯片的，得好好看看華為的做法，光模塊在數據傳輸上的創新，可能就是下一個突破點。”

其實這也符合科技發展的規律，每一項技術發展到一定程度，都會遇到自己的限制。對我們搞科技的來說，這既是挑戰，也是機會。

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