雷蒙多限制中国的计算能力，企业进入美国数据中心
很明显，拜登正在阻止中国利用美国技术开发人工智能。
美国商务部长雷蒙多在接受采访时证实了这一消息，他提出了两项建议：第一，限制'NVIDIA AI芯片出口国外; 二是限制中国公司或个人访问美国数据中心'。
实际上，场景 1 和场景 2 都是为了阻止我们获得计算能力而设计的。
算力这个词已经成为一个热词，经常在**工作报告中听到，很多公司也把算力作为自己发展的重点，比如英伟达和华为。
算力到底是什么？ 计算能力是做什么用的？ 事实上，大多数人都无法回答这些问题。
从字面上看，算术是指处理信息和数据的能力。
通常所说的 CPU 和 GPU 实际上是严格意义上的计算能力。 因为仅靠 CPU 和 GPU 无法提供足够的计算能力。
例如，NVIDIA 的 H100 拥有 800 亿个晶体管和 2,000 TFLOPS 的计算能力，但需要 94 GB 的内存，这也需要 NVIDIA 的 CUDA 技术。
一般来说，计算包括 CPU、GPU、内存、硬盘、操作系统和应用程序。
说到算力，我们不仅限于GPU，还有内存芯片、操作系统和数据库。
否则，即使我们攻击图形处理器，美国也会在内存和操作系统方面压制我们。
算术的价值是什么？
美国前国务卿亨利·基辛格曾经说过："石油的统治就是世界的统治"在21世纪，计算机正在成为石油的代名词。
计算能力可以产生强大的人工智能，这将彻底改变人类，就像18世纪的蒸汽机、19世纪的电力和20世纪的计算机一样。
我们的手机、电脑和平板电脑都需要计算能力。 无论是网上购物还是代表他人，我们都需要计算能力。 云计算、大数据、区块链等前沿技术都是算力应用的例子。
医学研究、太空计划和核试验都依赖于强大的处理能力。
总之，与计算机科学相关的一切都离不开算术。
你的数学怎么样？
中国是世界第二大算力大国，年均增长率接近30%。
到2022年底，我国总算力达到每秒180万亿次运算，存储容量超过1000BS（1万亿GB），全国核心网时延降至20毫秒，核心算力产业规模达到1.8万亿元。
我国拥有14亿人口，在计算能力方面远远落后于其他国家。
此外，计算能力也存在一些问题。
例如，计算能力的增长跟不上对计算能力日益增长的需求; 单个国家AI芯片卡的计算能力太低，无法支持大规模的、数十亿美元的模型训练。
美国看到了我们算力的巨大潜力，也看到了我们国家在这方面的短板，于是开始压制我们的算力。
1.限制英伟达高端人工智能芯片的出口。
NVIDIA 是 GUP 的领导者，在 AI 领域拥有 82% 的市场份额。
根据IDC**的数据，到2022年，中国智能加速板市场的出货量将达到109万块，其中英伟达占85%，华为占10%，占2%，寒武纪占1%，水原科技占1%。
显然，英伟达对中国市场的依赖程度很高，如果英伟达不能向中国出口AI芯片，中国的AI产业将被扼杀在摇篮里。
因此，美国商务部确定 1） 芯片的计算能力超过 4,800 TOPS 和 2） 传输速率大于 600 GB s，则该芯片属于出口管制类别。
英伟达的A100和H100是出口管制产品，但英伟达不想放弃中国市场，所以针对中国市场推出了A800和H800。
然而，就在这款芯片发布前的一段时间，美国商务部将是原来的"4800 tops "相反"600 gb/s"并将"跟"相反"或"。
一个词和区别之间的区别是天壤之别。 这使得 A800 和 H800 无法销售，NVIDIA 不得不进一步中和它们。
HGXH20、L20PCLE和L2PCLE是面向中国市场的三款芯片，均基于NVIDIA CUDA架构，分别用于训练、推理和边缘计算。
只有 296 TFLOP，H20 的算力只有 H100 的 15%，远低于华为 Ascend 910B。
此外，对于拥有数十亿美元算力的公司来说，如华为的盘古、腾讯的Hybrid、阿里巴巴的问答，H20的算力还远远不够。
腾讯和阿里都表示愿意向国内芯片厂商下订单。
但美国又来了。
对高端半导体设备的出口限制。
芯片生产以半导体设备为基础，而美国、日本和荷兰则控制着91因此，5%的半导体设备，委婉地说，只要这三个国家不存在，任何芯片制造商都应该处于停滞状态。
因此，美国、日本和荷兰开始限制出口 14 纳米以下的逻辑芯片、16 纳米以下的 DRAM 和 128 层 NAND 闪存等半导体设备，这些设备必须在出口前获得批准。
虽然这三个国家都没有明确表示要与中国公司打交道，但人们会以敏锐的眼光进行交易。
因此，在国产芯片禁令生效前几个月，中国公司就开始从ASML购买光刻设备。
10月份的进口额为67亿元，82亿元，12月达到11亿元，同比增长10倍。
今年，从美国、日本和荷兰进口了价值近400亿元的设备。
但是，这不包括紫外光刻; 当今世界上最好的光刻机是ASML的2100 I型，它能够生产7纳米的产品，但产量很难保证。
同时，英伟达的 H100 和 H200 使用 4nm 工艺，未来的产品将使用 3nm 工艺。
因此，要实现国家人工智能芯片，必须自主研发光刻技术，这是一个不可逾越的鸿沟。
我们当时正在研究一台光刻机，结果发现美国还有其他东西。
对美国数据中心的访问限制。
美国商务部长雷蒙多在接受采访时表示，如果中国能够解决人工智能芯片问题，并利用美国的云系统训练大型模型，那么有什么能阻止英伟达这样做呢？ 因此，我们必须缩小差距。
此外，拜登**建议由美国云计算公司决定外国实体是否可以访问用于训练人工智能模型的美国数据中心。
到 2022 年，美国的数据中心数量将达到 2,670 个，其中达拉斯 153 个，洛杉矶和湾区 137 个。
例如，弗吉尼亚州、达拉斯、硅谷和凤凰城的数据中心。
得益于美国独特的系统，许多私营公司也在建立自己的数据中心，如亚马逊、Microsoft和谷歌，可以提供云计算服务。
根据前段时间的一项研究，全球排名前10的云计算提供商是亚马逊，Microsoft，Google，阿里巴巴，Oracle，IBM，腾讯，OVH，Digital Ocean和Lynyrd。
前10大生产商中有7家是美国公司，而中国只有阿里巴巴和腾讯两家。
如果美国阻止中国公司使用美国云服务提供商的服务，那么中国公司在国外将别无选择，因为其他公司不如阿里巴巴和腾讯强大。
短期来看，美国在算力方面的表现对我们影响很大，我们买不到先进的人工智能芯片，我们拿不到自主研发的芯片，也拿不到在国外提供云计算服务。
在我们急需算力的时候，算力不足将成为阻碍我们快速发展的新问题。
因此，在算力方面，我们还有很长的路要走，必须依靠我们的努力来解决我们的核心技术，构建好的软硬件系统。
同时，要合理调度现有算力，提高算力，避免浪费。
作为普通人，我们应该把有限的计算能力投入到工作和学习中，而不是只享受三秒钟的快乐。
我是技术铸币厂，谢谢，我喜欢它！