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纽时：当美国寻求与中国“脱钩” 他们却扩大在华投资

戴维李
Apr 17, 2023

本文来源：纽约时报

https://www.youtube.com/watch?v=G_2Ht11GYkU

德国大众 (Photos : Sylvain Biville/RFI) 纽约时报报道：华盛顿寻求斩断与北京的经济联系之际，德国经济的两个强大引擎——大众汽车和化工公司巴斯夫正在扩大对华巨额投资。

在中国已拥有逾40家工厂的大众汽车宣布了一项新举措，将按照中国客户的愿望定制车型，比如配备内置卡拉OK机等功能，并向当地的合作伙伴和生产基地投资数十亿美元。这是该德国汽车制造商去年推出的“在中国，为中国”战略布局的一部分。

在中国拥有30个生产基地的巴斯夫正在推进一项计划，将斥资100亿欧元（约合750亿元人民币）建设一个新化工生产基地，其规模将与巴斯夫位于路德维希港、占地约10平方公里的巨大总部园区相当。

在整个德国，高管们明白这种投资与美国在经济上孤立中国的努力背道而驰。他们给出的理由是，来自中国的营收对他们的企业在欧洲蓬勃发展至关重要。

现在，这种越来越密切的商业关系受到了德国政府的密切关注。几个月来，在总理朔尔茨的敦促下，德国政府各部正在轮流讨论一项政策提案，旨在调整德国与其最大贸易伙伴中国的关系。其目的是既要使德国在亚洲各地的关系多样化，以避免对中国进口的依赖，同时也要承认与中国做生意的重要性，从而达成某种平衡。

德国的政策是在经历了艰难的一年后制定的，俄罗斯去年停止对德国输送天然气的做法提醒了立法者，依赖专制国家为本国的工业支柱提供必不可少的材料需要付出代价。就中国的情况而言，一个大问题是德国对其进口的依赖。德国靠中国提供必要的技术产品，比如手机和LED，以及包括锂和稀土元素在内的原材料。这些原材料对于德国向清洁能源和交通工具转型的计划至关重要。

德国基尔地缘政治和经济倡议主任卡特琳·卡明说。在短期内减少德中贸易关系不是个合理的选项。“德国的依赖性太大。”中德去年的双边贸易额达2979亿欧元，中国已经连续七年是该国的最大贸易伙伴。但德国对中国的贸易逆差越来越大，而疫情导致供应链中断让这种趋势又进一步恶化。去年，德国从中国的进口增长了33%，达1910亿欧元，而对中国的出口仅增长了3%，为1070亿欧元。

欧盟与中国的关系更为坎坷。2020年，中欧经过多年谈判后达成一项突破性的贸易和投资协议，但不到一年就被搁置，原因是北京对欧盟的立法者实施了制裁，因为他们批评了中国对待维吾尔族的做法。该协议本来为双方企业在对方地盘上开展业务提供了便利。

上周，作为“重新平衡”与中国经济关系努力的一部分，欧盟委员会主席冯德莱恩与法国总统埃马克龙一起访问北京。冯德莱恩呼吁重启贸易谈判，但也指出了谈判障碍，例如中国给国内制造商提供的支持以及对外国公司的限制。冯德莱恩告诉记者，访华期间与中国领导人习近平会晤时，他们没有讨论已经搁浅的中欧贸易协议。

https://www.youtube.com/watch?v=Ox9hNWn9AVg

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外企高管密集访华释放这些信号

戴维李
Apr 7, 2023

Updated: Apr 8, 2023

文章来源: 经济日报

https://www.youtube.com/watch?v=iqylKG0LKgo

商务部数据显示，仅截止到3月初，就已收到数十家跨国公司高管提出的来访和对接意愿，而在3月底的几天内，中国商务部部长王文涛就密集会见了10多家跨国公司高管。“桃李不言，下自成蹊”，生机勃勃的中国市场用何种魅力吸引着故友新朋？“投资中国”又成为哪些企业的新计划？这些远道而来的客人们又带来何种产品来吸引中国消费者？

近期，外企高管密集访华成了海内外瞩目的话题。4月6日下午，在中法企业家委员会第五次会议的闭幕式上，有50多位陪同法国总统马克龙访华的商界代表出席。商务部数据显示，仅截止到3月初，就已收到数十家跨国公司高管提出的来访和对接意愿，而在3月底的几天内，中国商务部部长王文涛就密集会见了10多家跨国公司高管。“桃李不言，下自成蹊”，生机勃勃的中国市场用何种魅力吸引着故友新朋？“投资中国”又成为哪些企业的新计划？这些远道而来的客人们又带来何种产品来吸引中国消费者？

160架飞机空中客车公司再签中国大订单

近日，空中客车公司与中国航空业合作伙伴签署的新的合作协议。空中客车公司与中国航空器材集团有限公司签署了160架空中客车民用飞机的批量采购协议，包括150架A320系列飞机和10架A350-900宽体飞机，彰显了中国航空公司在所有细分市场的强劲需求。空中客车公司预测，未来20年，中国航空运输量年均增长率将达到5.3%，显著高于3.6%的世界平均水平。从现在到2041年，中国的客机及货机需求数量预计将达到8420架，超过全球需求总量的20%以上。

空中客车公司将在天津建设第二条生产线

此次空中客车公司还与天津保税区投资有限公司、中国航空工业集团有限公司签署协议，将在空客天津建设第二条生产线。

这条生产线将拓展A320系列飞机的总装能力，为空客全球到2026年实现月产75架A320系列飞机的总目标贡献力量。

目前，空客在全球共有四座A320系列飞机总装设施，分别位于德国汉堡、法国图卢兹、美国莫比尔和中国天津。空客天津总装线（亚洲总装线）于2008年投入运营，目前已完成总装超过600架A320系列飞机。2023年3月，空客天津总装线完成总装并交付了首架A321neo飞机，标志着其产能已全面覆盖A320系列飞机。

投资中国跨国企业对中国投下信任票 3月底，在北京举行的中国发展高层论坛2023年年会上，投资中国，成了不少世界500强及跨国企业的新计划，他们用实际行动对中国投下信任票。

博世集团董事会主席史蒂凡·哈通：我们正在中国扩展我们的能力，在苏州的投资还在继续，在那里有很大的投资。我们还在无锡扩大了我们的产能，我们的投资正在向新技术时代迈进。

阿斯利康全球首席执行官苏博科：我们再次扩大了与江苏的合作。在山东青岛，我们还宣布了一项新工厂的重大投资，总投资额约4.5亿美元的制造工厂。这只是第一步，接下来我们会有更多的投资。

施耐德电气董事会主席兼首席执行官赵国华：我们深耕中国近40年，在中国进行了大量的投资。如今，中国更加数字化，我们的数字化技术也覆盖了从物联网到大数据的各个层面，随着中国经济进入新的发展阶段，我们将继续支持在中国的研发创新。外资企业持续加码中国的同时，还将进一步优化在中国的产业布局。在采访中记者还了解到，近期全球掀起了一波跨国企业高管“访华潮”，这些外资企业高管绝大多数是3年来首次到访中国，参加论坛、走市场、谈合作，行程安排得满满当当。

梅赛德斯-奔驰集团股份公司董事会主席康林松：除了北京，还会去上海、香港、杭州和其他城市。我们会继续全方位投资中国，中国高质量发展和对外开放为我们提供了难得的机遇。

安联集团董事会主席兼首席执行官奥利弗·贝特：我们这次也是在论坛之外安排了非常多的会议，能够与业务合作伙伴亲自见面是非常重要的事情，希望能够借助这次机会，在中国扩大我们的业务范围。义乌今年以来新设外企181家同比增123% 有“世界超市”之称的义乌也迎来了外资加速涌入，记者从浙江省义乌市市场监督管理局了解到，截至3月中旬，义乌今年共新设外资公司181家，比去年同期增长123%。这些新开办的外资公司，投资来源遍布五大洲的49个国家。近年来，随着义乌与“一带一路”沿线国家和地区经济交流日益频繁，义乌外资主体不断发展壮大。截至3月中旬，义乌共有外资公司4996家，占当地外资主体总数的57%，同比增长12%。

短评：中国经济强势复苏带来巨大的市场机遇

近期外企高管掀起了“访华潮”，如何看待这股热潮？

中国宏观经济研究院经济研究所副所长吴萨表示，近期外企高管的“访华潮”，不是代表他们个人的行为，而是反映了国际资本和跨国企业看好中国经济，希望参与中国经济的建设并分享中国经济增长的红利。

他们能形成这样的共识，吴萨认为是看重以下三点：第一，中国经济强势复苏带来了巨大的市场机遇；第二，营商环境不断优化，中国市场日益成为世界的市场，中国统一大市场建设取得阶段性成效；第三，我国拥有世界上最成熟完整的供应链体系，具有相当大的比较优势。

https://www.youtube.com/watch?v=Ox9hNWn9AVg

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谷歌TPU超算，大模型性能超英伟达，已部署数十台：图灵奖得主新作

戴维李
Apr 5, 2023

文章来源: 娱乐圈哔哔King

https://www.youtube.com/watch?v=4iUAwYFX3K4

与英伟达的GPU相比，谷歌TPU采用低精度计算，几乎不影响深度学习处理效果的前提，比基于英伟达 A100 芯片的系统快 1.7 倍，能效高 1.9 倍。

我们还没有看到能与 ChatGPT 相匹敌的 AI 大模型，但在算力基础上，领先的可能并不是微软和 OpenAI。本周二，谷歌公布了其训练语言大模型的超级计算机的细节，基于 TPU 的超算系统已经可以比英伟达的同类更加快速、节能。

谷歌张量处理器（tensor processing unit，TPU）是该公司为机器学习定制的专用芯片（ASIC），第一代发布于 2016 年，成为了 AlphaGo 背后的算力。与 GPU 相比，TPU采用低精度计算，在几乎不影响深度学习处理效果的前提下大幅降低了功耗、加快运算速度。同时，TPU 使用了脉动阵列等设计来优化矩阵乘法与卷积运算。当前，谷歌 90% 以上的人工智能训练工作都在使用这些芯片，TPU 支撑了包括搜索的谷歌主要业务。作为图灵奖得主、计算机架构巨擘，大卫・帕特森（David Patterson）在 2016 年从 UC Berkeley 退休后，以杰出工程师的身份加入了谷歌大脑团队，为几代 TPU 的研发做出了卓越贡献。

如今 TPU 已经发展到了第四代，谷歌本周二由 Norman Jouppi、大卫・帕特森等人发表的论文《 TPU v4: An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with Hardware Support for Embeddings 》详细介绍了自研的光通信器件是如何将 4000 多块芯片并联成为超级计算机，以提升整体效率的。

TPU v4 的性能比 TPU v3 高 2.1 倍，性能功耗比提高 2.7 倍。基于 TPU v4 的超级计算机拥有 4096 块芯片，整体速度提高了约 10 倍。对于类似大小的系统，谷歌能做到比 Graphcore IPU Bow 快 4.3-4.5 倍，比 Nvidia A100 快 1.2-1.7 倍，功耗低 1.3-1.9 倍。

除了芯片本身的算力，芯片间互联已成为构建 AI 超算的公司之间竞争的关键点，最近一段时间，谷歌的 Bard、OpenAI 的 ChatGPT 这样的大语言模型（LLM）规模正在爆炸式增长，算力已经成为明显的瓶颈。

由于大模型动辄千亿的参数量，它们必须由数千块芯片共同分担，并持续数周或更长时间进行训练。谷歌的 PaLM 模型 —— 其迄今为止最大的公开披露的语言模型 —— 在训练时被拆分到了两个拥有 4000 块 TPU 芯片的超级计算机上，用时 50 天。

谷歌表示，通过光电路交换机（OCS），其超级计算机可以轻松地动态重新配置芯片之间的连接，有助于避免出现问题并实时调整以提高性能。

下图展示了 TPU v4 4×3 方式 6 个「面」的链接。每个面有 16 条链路，每个块总共有 96 条光链路连接到 OCS 上。要提供 3D 环面的环绕链接，相对侧的链接必须连接到相同的 OCS。因此，每个 4×3 块 TPU 连接到 6 × 16 ÷ 2 = 48 个 OCS 上。Palomar OCS 为 136×136（128 个端口加上 8 个用于链路测试和修复的备用端口），因此 48 个 OCS 连接来自 64 个 4×3 块（每个 64 个芯片）的 48 对电缆，总共并联 4096 个 TPU v4 芯片。

根据这样的排布，TPU v4（中间的 ASIC 加上 4 个 HBM 堆栈）和带有 4 个液冷封装的印刷电路板 (PCB)。该板的前面板有 4 个顶部 PCIe 连接器和 16 个底部 OSFP 连接器，用于托盘间 ICI 链接。随后，八个 64 芯片机架构成一台 4096 芯片超算。

与超级计算机一样，工作负载由不同规模的算力承担，称为切片：64 芯片、128 芯片、256 芯片等。下图显示了当主机可用性从 99.0% 到 99.9% 不等有，及没有 OCS 时切片大小的「有效输出」。如果没有 OCS，主机可用性必须达到 99.9% 才能提供合理的切片吞吐量。对于大多数切片大小，OCS 也有 99.0% 和 99.5% 的良好输出。

与 Infiniband 相比，OCS 的成本更低、功耗更低、速度更快，成本不到系统成本的 5%，功率不到系统功率的 3%。每个 TPU v4 都包含 SparseCores 数据流处理器，可将依赖嵌入的模型加速 5 至 7 倍，但仅使用 5% 的裸片面积和功耗。

「这种切换机制使得绕过故障组件变得容易，」谷歌研究员 Norm Jouppi 和谷歌杰出工程师大卫・帕特森在一篇关于该系统的博客文章中写道。「这种灵活性甚至允许我们改变超级计算机互连的拓扑结构，以加速机器学习模型的性能。」

在新论文上，谷歌着重介绍了稀疏核（SparseCore，SC）的设计。在大模型的训练阶段，embedding 可以放在 TensorCore 或超级计算机的主机 CPU 上处理。TensorCore 具有宽 VPU 和矩阵单元，并针对密集操作进行了优化。由于小的聚集 / 分散内存访问和可变长度数据交换，在 TensorCore 上放置嵌入其实并不是最佳选择。在超级计算机的主机 CPU 上放置嵌入会在 CPU DRAM 接口上引发阿姆达尔定律瓶颈，并通过 4:1 TPU v4 与 CPU 主机比率放大。数据中心网络的尾部延迟和带宽限制将进一步限制训练系统。

对此，谷歌认为可以使用 TPU 超算的总 HBM 容量优化性能，加入专用 ICI 网络，并提供快速收集 / 分散内存访问支持。这导致了 SparseCore 的协同设计。

SC 是一种用于嵌入训练的特定领域架构，从 TPU v2 开始，后来在 TPU v3 和 TPU v4 中得到改进。SC 相对划算，只有芯片面积的约 5% 和功率的 5% 左右。SC 结合超算规模的 HBM 和 ICI 来创建一个平坦的、全局可寻址的内存空间（TPU v4 中为 128 TiB）。与密集训练中大参数张量的全部归约相比，较小嵌入向量的全部传输使用 HBM 和 ICI 以及更细粒度的分散 / 聚集访问模式。

作为独立的核心，SC 允许跨密集计算、SC 和 ICI 通信进行并行化。下图显示了 SC 框图，谷歌将其视为「数据流」架构（dataflow），因为数据从内存流向各种直接连接的专用计算单元。

最通用的 SC 单元是 16 个计算块（深蓝色框）。每个 tile 都有一个关联的 HBM 通道，并支持多个未完成的内存访问。每个 tile 都有一个 Fetch Unit、一个可编程的 8-wide SIMD Vector Processing Unit 和一个 Flush Unit。获取单元将 HBM 中的激活和参数读取到 2.5 MiB 稀疏向量内存 (Spmem) 的图块切片中。scVPU 使用与 TC 的 VPU 相同的 ALU。Flush Unit 在向后传递期间将更新的参数写入 HBM。此外，五个跨通道单元（金色框）执行特定的嵌入操作，正如它们的名称所解释的那样。

与 TPU v1 一样，这些单元执行类似 CISC 的指令并对可变长度输入进行操作，其中每条指令的运行时间都取决于数据。

在特定芯片数量下，TPU v3/v4 对分带宽比高 2-4 倍，嵌入速度可以提高 1.1-2.0 倍。

下图展示了谷歌自用的推荐模型（DLRM0）在不同芯片上的效率。TPU v3 比 CPU 快 9.8 倍。TPU v4 比 TPU v3 高 3.1 倍，比 CPU 高 30.1 倍。谷歌探索了 TPU v4 超算用于 GPT-3 大语言模型时的性能，展示了预训练阶段专家设计的 1.2 倍改进。