GPU|英伟达不卖中国GPU，车圈为什么先慌了？英伟达|it芯片

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缺芯的事还没整明白，美国又向中国汽车产业抛出了一颗雷：禁止英伟达/AMD对中国客户出售高端GPU 。

理由还是老三样：暗藏后门（比如之前的华为通讯设备禁令），可能被用作军事目的，存在国家安全风险。
真实的原因想必不用猜，这些年，中国科技和经济水平发展迅猛，美国自觉墙角被挖。针对技术实施的出口禁令，也是屡试不爽。
这一次，主角轮到了先进算力领域的GPU 。
GPU是什么？
GPU有一个俗名：显卡，屏幕显示的画面通通离不开它。
一个强悍的显卡，所能提供的不仅仅是高清精美、不卡顿的画面。作高清视频编辑， GPU转码的速度也十分迅捷。

准确地讲， GPU是显卡的心脏，是其主要组成部件。近几年， GPU从电脑硬件发展成为“挖矿专家” ，每一份火爆的挖矿成绩背后，少不了它的功劳。
不过，美国此次的禁令并不是所谓的显卡” ，而是通用GPU（或者说GPGPU），因此不会伤及游戏党和矿工的快乐。首当其冲的其实是，超算和云服务。
超级计算机是“国之重器” ，比如“神威·太湖之光”、“天河”等就算力惊人，在航空航天、气候气象、石油勘探等数十个领域应用广泛。自2015年的美国禁令后，我国超算正在逐步实现芯片的国产替代。

云服务指的是通过互联网访问本地数据，信息随用随拿，例如阿里云和腾讯云。云和数据中心像一对连体婴儿，数据中心（Internet Data Center）是托管所，集中管理各类数据，以便后续在“云”上计算。
以上两大领域， GPU类似于“矿卡” ，扮演“加速器”的角色。
这一概念是英伟达2007年提出的。由于数据之多，计算之庞杂， CPU的能力捉襟见肘，而GPU是并行计算（同时执行多条指令）的高手，既能让云端程序加速运行，又能让数据中心的服务器一台多用。
这一次，英伟达被限制出口的A100和H100 ， AMD被禁的MI100和MI200 ，就是超算、云端数据中心所需的加速卡。

既如此，那为何车企先慌了？
何小鹏的一条朋友圈，把本该云服务商担心的事拉回到了车圈的视线范围。
在自动驾驶系统中，感知模型的训练需依据大量数据，进行深度学习。这也是，为什么Robotaxi和特斯拉等车企都在累积辅助驾驶的行驶里程。
研发阶段，如果按照10台测试车，全年300天的行驶里程估算，单车每天约产生10TB的数据，每年产生的总数据量在30PB左右；
而到商用阶段，随着车队规模不断扩大，车企面临的数据量将朝着ZB级发展（1PB = 1024TB ， 1EB=1024PB， 1ZB=1024EB）。传统增设服务器、扩大机房的方法已不能满足数据膨胀对算力的要求。
因而这些工作，大部分转移到了云端。

简单理解，车辆采集到的、对实时性要求高的信息会在车载计算平台（英伟达Orin、华为MDC、高通Snapdragon Ride等）作本地处理，即边缘计算，同时一部分信息在边缘层进行预处理，把没用的先丢掉；
其余数据，会直接传输至云端，用作AI算法模型的深度学习训练。
AI时代，算力的边界几乎决定了模型训练的成果。这也使得，云端所需的GPU往往是大算力、高带宽的。