了解算力对AI创新的影响

人工智能（AI）和算力之间存在着非常密切的关系。算力对于AI应用至关重要，因为它有助于计算机系统处理和执行任务。这些应用需要大量的计算资源来管理复杂的算法和大型数据集，而这正是GPU发挥作用的地方。GPU，或图形处理单元，最初旨在加速图像和视频处理，但现在已成为管理AI所需的大量数据处理和深度学习任务的关键。

在过去的几年里，我们已经看到AI的进步呈指数级增长。当然，AI硬件的进步需要适应这种增长并跟上步伐。一项研究显示，自2003年以来，GPU的性能大约提高了7000倍。 

更强大、更快、更高效的硬件使研究人员和工程师能够开发日益复杂的AI模型。让我们了解一下用于AI的计算基础设施是如何演变以满足人工智能不断增长的需求的。

AI硬件：一个日益增长的话题

GPU在AI开发中的作用是不可否认的。这些强大的处理器加速了训练和部署AI模型所需的复杂计算。从本质上讲，它们是现代AI技术的支柱。但不仅仅是GPU吸引了人们的注意力。 

我们开始看到专门为AI制造的芯片与它们竞争。这些芯片是从头开始构建的，以帮助AI更好地、更快地完成其工作。为了改善AI计算的未来，人们正在进行大量的研究和工作。许多公司都在投资AI算力，这也是全球AI硬件市场在2023年的估值为537.1亿美元，预计到2033年将增长到约4735.3亿美元的原因之一。

为什么AI硬件的进步最近成为一个热门话题？向专用AI硬件的转变反映了不同行业对AI应用日益增长的需求。为了成功创建AI解决方案，重要的是通过了解硬件的变化来保持领先地位。

AI硬件领域的主要参与者

领先的硬件制造商正在竞相开发下一代硬件，通过内部开发、战略合作伙伴关系和收购来提高性能和效率。

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苹果已经从使用外部GPU转向开发自己的带有神经引擎的M系列芯片，用于AI加速，从而加强了其严格控制的生态系统。与此同时，谷歌继续大力投资其张量处理单元（TPU）基础设施。TPU是AI芯片，其构建目的是比GPU更快地工作并使用更少的能量，这使得它们非常适合大规模训练和部署AI解决方案。

 同样，AMD也凭借其Radeon Instinct系列加速器进入了AI硬件领域，主要面向数据中心和高性能计算应用。此外，Nvidia继续专注于开发针对AI工作负载优化的GPU，例如A100和H100 Tensor Core GPU。他们最近收购 Arm Holdings 旨在加强对芯片架构的控制，这些芯片架构为许多移动设备提供支持。

除了这些老牌厂商之外，许多初创公司和研究机构也在尝试新型AI芯片架构。例如，Graphcore专注于使用其智能处理单元（IPU）进行稀疏计算。Cerebras Systems提供晶圆级引擎（Wafer Scale Engine），这是一种为超大规模AI工作负载量身定制的巨型芯片。

最新的AI硬件进展

让我们来看看最新的AI硬件。

2024年4月9日，英特尔推出了其最新的AI芯片Gaudi 3，声称其性能优于Nvidia的H100 GPU：

• 功耗效率是原来的两倍以上，AI模型处理速度快1.5倍。
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• 提供灵活的配置，例如捆绑在主板上或作为独立卡提供。
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• 已在Meta的Llama和阿布扎比的Falcon等多种AI模型上成功测试，证明了其在训练和部署各种AI模型方面的有效性，包括Stable Diffusion和OpenAI的Whisper语音识别模型。

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在Gaudi 3之前，NVIDIA于2024年3月18日推出了其最新的AI平台Blackwell。该平台旨在推动各个领域的突破，并具有以下特点：

• Nvidia声称Blackwell是“世界上最强大的芯片”。
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• 它拥有一个具有2080亿个晶体管的双芯片GPU和一个10 TB/s的芯片间互连，为数据中心规模的生成式AI树立了功率和效率的新标准。
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• 包括Google Cloud、Amazon Web Services和Microsoft Azure在内的领先云服务提供商已宣布计划使用Blackwell来推动生成式AI、深度学习和云计算服务的进步。

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定制AI芯片的兴起

与此同时，几家科技巨头正在开发自己的定制AI芯片，以支持其服务。 

2024年4月10日，Meta宣布了其Meta训练和推理加速器（MTIA）的最新版本。这款第二代芯片已在Meta的数据中心投入使用，在计算和内存带宽方面表现更好。这些升级支持Meta的AI应用程序（例如Facebook和Instagram等平台上的排名和推荐引擎）的性能。

同样，谷歌、亚马逊和微软等其他主要厂商今年也推出了自己的定制芯片。这是一种优化其成本结构并减少对Nvidia等第三方供应商的依赖的战略举措。

AI硬件的应用领域 

AI硬件为许多不同行业的各种AI解决方案提供支持。在医疗保健领域，它为MRI和CT扫描等医学成像系统提供支持，处理复杂的任务并高效地处理大量数据，从而实现快速而精确的诊断。

金融机构使用AI算法来分析数据，以进行欺诈检测和投资优化。金融数据分析的复杂性需要先进的硬件功能来有效地处理巨大的计算工作负载。

在汽车行业，它有助于处理自动驾驶汽车中的实时传感器数据。诸如对象检测和避免碰撞之类的任务需要由具有强大处理能力的先进硬件来支持，以实现快速决策和乘客安全。

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零售商使用AI驱动的推荐引擎，通过分析跨部门的大量客户数据来预测偏好并推荐相关产品，从而个性化购物体验并提高销售额。分析各种数据集并生成个性化推荐的需求需要先进的硬件来实现实时响应并增强用户参与度。

另一个与零售商店相关的例子是使用计算机视觉来监控和分析顾客行为。零售商可以了解顾客如何与环境互动，识别受欢迎的产品，并检测客流量模式。基于这些发现，他们可以优化商店布局和产品摆放，从而提高销售额。计算能力对于实时处理大量的视频数据至关重要。准确跟踪移动和互动取决于强大的硬件。如果没有强大的硬件，数据处理的速度和准确性会受到影响，从而降低顾客行为分析的有效性。

这只是冰山一角。从制造业到农业，人工智能硬件随处可见。

利用计算能力扩展人工智能

人工智能硬件通常是为了处理大型任务而构建的。要掌握人工智能在全球各行业部署的规模可能具有挑战性，但很明显，可扩展的人工智能取决于是否配备了合适的硬件。

以宝马和英伟达之间的合作为例。宝马每年生产250万辆汽车，其运营规模非常庞大。宝马正在使用人工智能来优化其制造过程的各个方面，从质量控制和预测性维护到物流和供应链管理。

为了满足这些需求，宝马依赖于先进的人工智能硬件解决方案，如英伟达的Quadro RTX 8000和RTX驱动的服务器。这些技术使人工智能的部署更加容易和更具可扩展性。

计算能力会影响您的人工智能解决方案的各个部分

除了为人工智能应用提供计算能力外，您选择的人工智能硬件还会从模型性能、模型转换需求、部署灵活性和整体准确性等方面影响您的解决方案。一旦人工智能模型经过训练和测试，它们通常会被转换为一种可以在所选部署平台上运行的格式。 

但是，模型转换可能会导致精度损失，需要提前考虑。诸如ONNX (开放神经网络交换)之类的集成工具可以为在各种硬件平台上部署人工智能模型提供标准化格式。这也是YOLOv8等流行的模型为用户提供以多种不同格式导出其自定义训练模型选项的原因，以适应多种部署选项。

能源效率是人工智能计算未来不可或缺的一部分

先进的人工智能计算能力的影响不仅限于人工智能；它也触及了能源领域。 

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例如，Meta的LLaMA-3，一种先进的大型语言模型（LLM），是使用两个定制构建的数据中心集群进行训练的，每个集群都配备了24,576个Nvidia H100 GPU。通过这种强大的硬件设置，Meta能够提高处理速度，并显著降低40%的能耗。因此，人工智能硬件的进步也有助于提高运营的能源效率。

此外，随着像Sam Altman这样的人参与进来，人工智能和能源之间的联系越来越受到关注。Altman是OpenAI的首席执行官，最近他将核能公司Oklo推向了公众视野。Oklo凭借其创新的核裂变技术，旨在改变能源生产，有可能为人工智能运营所需的数据中心提供电力。在过去的几年里，微软的联合创始人比尔·盖茨和亚马逊的创始人杰夫·贝佐斯也对核电站进行了投资。

超越电路

展望未来，人工智能硬件的未来将实现巨大的飞跃，尤其是在量子计算兴起的情况下。专家预测，到 2030 年，量子计算市场可能价值近 650 亿美元。随着人工智能模型复杂性的增加，专用硬件对于充分发挥其潜力至关重要。从人工智能专用芯片到量子计算探索，硬件创新推动了更复杂、更具影响力的人工智能解决方案的发展。

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