图灵奖得主轩尼诗警告：GPU设计瓶颈并非算力，数据传输成本比计算高100倍

经常搞AI的朋友肯定都在想，现在AI芯片的算力越来越强，是不是只要堆算力，AI性能就能一直往上冲？

最近图灵奖得主约翰·轩尼诗出来说话了，他说GPU设计的瓶颈不是算力，数据传输的成本比计算高100倍。这说法一出来，好多人都开始琢磨，原来AI芯片的问题，不只是算力不够啊。

咱们先聊聊数据传输。新一代AI芯片，最大的麻烦就是数据传输太费钱了。打个比方，芯片从外面的主内存读数据，这个过程的能耗，比做一次浮点乘法运算高100多倍。这就像你要算道数学题，结果找纸和笔的功夫，比做题本身还费时间精力。所以现在大家都想着尽量少传输数据，能用计算代替就代替。像TPU和GPU，都是这么干的，多做运算，少传数据。

但这么做也有到头的时候。要是想搞更高的并行规模，效率反而会下降，最后成了性能的瓶颈。这就让人想起当年CPU的情况，CPU性能后来不怎么涨了，就是因为能优化的地方都优化完了。现在AI芯片好像也到了这个关口。

就在大家为这事头疼的时候，华为昇腾384超节点用的光模块，在数据传输上的优势就很突出了。

传统的数据传输方式，在大规模传数据的时候，信号容易衰减，速度也上不去，就像城里的老路，车多了就堵。而华为用的光模块，就像给数据修了条高速路。

光模块用的是光信号传数据，比传统的电信号传，损耗要小很多。长距离传数据的时候，光模块能减少信号衰减，保证数据能准确传到。比如在很大的AI训练集群里，各个计算节点要频繁交换大量数据，用光模块就不容易出错，不用老重传数据，数据传输的可靠性就高多了。

而且光模块传数据的速度特别快。像智能安防要实时识别图像，自动驾驶要处理海量数据，这些场景都需要数据快点传。华为昇腾的光模块能满足这些需求，让AI芯片能及时拿到数据，把算力都用起来，不会因为等数据把算力浪费了。

另外，光模块抗干扰能力也强。机房里电磁干扰多，传统电信号传数据容易受影响，数据就不准了。光信号传数据基本不受电磁干扰，就像在吵杂的地方，也能清楚说话，能保证数据传输稳定，让AI芯片能一直高效干活。

华为轮值董事长徐直军说，未来几年华为昇腾的算力能保持世界第一。从光模块在数据传输上的优势来看，这话是有道理的。因为光通信是华为的老本行，别人想要掺一脚进来门槛也不低啊，这就给昇腾的算力领先打下了基础。

网友们对这事也有不少看法。有网友说：“华为这光模块确实厉害，数据传输快又稳，保证堆砌算力芯片让算力能保持第一，昇腾说不定能带着AI芯片行业往前冲。”

还有网友说：“科技发展就是这样，一个问题解决了，又会有新问题。不过华为在这方面的尝试，能给大家指条路。”

也有做相关工作的网友说：“我们搞芯片的，得好好看看华为的做法，光模块在数据传输上的创新，可能就是下一个突破点。”

其实这也符合科技发展的规律，每一项技术发展到一定程度，都会遇到自己的限制。对我们搞科技的来说，这既是挑战，也是机会。

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