- 专业PCB设计平台 20年专业经验

【导语】国产算力芯片以“能用、好用”为评价标杆，但“高性能”与“易用”间似存鸿沟。业内人士指出，国产算力为提升使用率，在软件栈设计上“有意”平衡，既要简化操作降低用户成本，又因场景多样、代际和异构差异面临挑战，实现“更好用”仍需突破。

对于国产算力芯片来说，“纸面上的指标不重要，真正能用、好用才重要”，几乎成为业界默认的评价标准。然而(ér)，近(jìn)日(rì)记(jì)者(zhě)从(cóng)产业活动中了解到，算力的“高性能”和“易用”之间似乎存在着一道“看不见的鸿沟”。

好算力不易用，厂商有意为之？

“好用和用得好似乎是天然的矛盾。”摩尔线程联合创始人首席技术官张钰勃表示。对于用户而言，“好用”首先意味着使用和迁移成本低。要实现“好用”，让用户先在自己的平台上“用起来”，算力芯片企业就得将自己的计算平台包装得非常简单，非常标准化，甚至做得跟CUDA一模一样。“这样开发者确实不需要做太多的额外学习，能够最小化学习和迁移成本。”张钰勃说。

国产算力芯片用于数字人

然而，单纯与国际主流保持一致，国产算力的创新性如何体现？国产卡又如何真正实现在诸多应用场景的部署，成为“有用”算力呢？

针对这一问题，北京硅基流动科技有限公司创始人、首席执行官袁进辉解释道：算力芯片中往往会设计很多细节，存在很多复杂的结构和功能，充分调用其功能需要一定的经验和技巧。如果想让更多的人尽快地用起来，芯片就要尽可能地把细节隐藏起来，用简单而抽象的指令，尽可能让使用的方式简单一些。也就是说，把软件接口做简单，使用户能“傻瓜式”地把芯片用起来，便实现了芯片的“好用”。

但算力芯片应用的场景是多样化的，场景覆盖AI、图形处理、科学计算等等诸多类型，每一种任务的工作负载不尽相同，对底层芯片的使用方式也各不相同。在不同的场景中，工程师如果发现了需要解决的问题，需要从上到下，逐层把一些工作负载细化、分解，以匹配硬件上的规格。

因此，所谓算力芯片“好用的没用”“有用的不好用”的争论，其实一定程度上是算力芯片企业为提升本品牌芯片使用率，“有意为之”的结果。

“好用不好(hǎo)用(yòng)”，软(ruǎn)件(jiàn)栈(zhàn)很(hěn)重(zhòng)要(yào)

为(wèi)了(le)使(shǐ)用(yòng)户(hù)先(xiān)“用(yòng)起(qǐ)来(lái)”而(ér)故(gù)意(yì)隐(yǐn)藏(cáng)部(bù)分(fēn)信(xìn)息(xi)，既(jì)反(fǎn)映(yìng)出(chū)算(suàn)力(lì)芯(xīn)片(piàn)企(qǐ)业(yè)对(duì)用(yòng)户(hù)的(de)重(zhòng)视(shì)，也(yě)反(fǎn)映(yìng)出(chū)用(yòng)户(hù)习(xí)惯(guàn)仍然在国产算力芯片普(pǔ)及(jí)化(huà)过(guò)程(chéng)中(zhōng)扮(ban)演(yǎn)着(zhe)相(xiāng)当(dāng)重(zhòng)要(yào)的(de)角(jiǎo)色(sè)。软(ruǎn)件(jiàn)栈(zhàn)的(de)成(chéng)熟(shú)度(dù)和(hé)“好(hǎo)用(yòng)”程(chéng)度(dù)，也(yě)很(hěn)大(dà)程(chéng)度(dù)上(shàng)决(jué)定(dìng)了(le)开(kāi)发(fā)者(zhě)对(duì)算(suàn)力(lì)芯(xīn)片(piàn)品(pǐn)牌(pái)的(de)信赖度。

当前，用户期待算力基础设施能够承载包括大规模训练、推理在内的诸多职能。与此同时，国产算力芯片存在代际迭代，超智融合的算力中心还存在异构情况。上述这些需求，都对底层软件栈的稳定性带来很大的挑战。

“我们期待的状态是，上层应用跑得好。”启元实验室助理研究员王豪杰在接受采访时表示。英伟达的芯片之所以(yǐ)受到欢迎，稳定、高效且简易的软件栈发挥了很大的作用。王豪杰举例，一个在A100芯片上训练的模型，可以部署在4090显卡上，整个过程非常顺利，不需要对软件做任何修改。“这是英伟达好用的本质核心。”王豪杰说。

国产算力用于远程作业平台

反观国产芯片生态：一方面，同一品牌的产品存在代际差异；另一方面，不同品牌之间、底层软件栈之间也存在差异。在某一款产品上进行训练，再到另一款算力芯片上推理，模型在不同的软件和底层硬件迁移之后，精度损失会非常严重。甚至可能出现，某些接口在一款产品上适配了，但在另一款产品上没有适配，模型跑不起来的可能。

“在单点算力不足的情况下，为了满足算力规模需求，我们需要调用异构算力。底层软件的是支撑实现这一切的基础。”王豪杰称。

基于此，国产算卡要实现“更好用”，就得使任务能够轻易地调用不同品牌的算力卡。如果存在严格的适配机制和验证机制，能够通过中间层统一的架构，保障在上层代码不作修改的情况下，任务也能够在不同品牌的算力芯片上运转起来，便能推动我国智能算力进一步朝着产业化、规模化方向拓展。