刚刚看到金数基发表的万字长文解读，把英伟达和华为昇腾、海光GPU等主要厂商一通分析。读完后第一感觉就是，英伟达强则强矣，国产AI芯片也还是有点东西的。

格局大一点，其实英伟达这种国际顶尖厂商的技术突破，很大程度上也指引、刺激了国产芯片的快速发展。

从数据对比上来看，昇腾910B在某些维度已经超过H20,尤其是重要指标FP32，超过H20的4倍，不过H20更大的内存和带宽，使其在构建集群上具有优势。

当然，如果拿昇腾910B与“史上最强”芯片H200对比的话，差距就显得非常大了，除优势项FP32依然有优势外。

再来看海光，先简单科普下这家略显低调的厂商，海光DCU（Deep Computing Unit）产品在性能和生态层面均具有一定优势，作为面向人工智能、科学计算的高性能全功能GPGPU加速卡，在应用场景支撑上极具竞争力。

从数据上看，海光DCU在全精度计算覆盖上，国内基本处于绝对领先。而且金数基在文中重点指出，在国产AI芯片中，海光的生态优势非常突出，可以兼容“类CUDA”主流生态。海光的开放软件平台DTK（DCU TooIKit），封装了ROCm生态相关组件，同时基于DCU的硬件进行优化并提供完整的软件工具链，包括多种深度优化的计算加速库并原生支持TensorFlow和Pytorch等深度学习框架。

要知道，英伟达最大的护城河就是CUDA生态，可见这一竞争要素的重要性。而海光作为国内唯一能支持FP64双精度浮点运算的产品，就更值得AI市场关注了。

总的来说，国产AI芯片与英伟达等国际巨头虽然还有差距，但我们的产品技术进展也在不断提速。理性认识差距，加力补全短板，国产芯片的未来值得期待。