了解计算能力对 AI 创新的影响

人工智能 (AI) 与计算能力之间存在非常密切的关系。计算能力对 AI 应用至关重要，因为它能帮助计算机系统处理并执行任务。这些应用需要大量计算资源来处理复杂算法和大型数据集，而这正是 GPU 发挥作用的地方。GPU，即图形处理器 (GPUs)，最初用于加速图像和视频处理，但如今已成为处理 AI 所需的大规模数据处理和深度学习任务的关键组件。

在过去几年中，我们看到 AI 取得了指数级增长的进步。自然，AI 硬件也需要适应这一增长并跟上发展速度。一项研究显示，自 2003 年以来，GPU 性能大约提升了 7,000 倍。

更强大、更快速、更高效的硬件让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 AI 计算基础设施如何不断演进，以满足人工智能日益增长的需求。

AI 硬件：日益受到关注的话题#

GPU 在 AI 开发中的作用毋庸置疑。这些强大的处理器能够加速训练和部署 AI 模型所需的复杂计算。从本质上说，它们是现代 AI 技术的支柱。但受到关注的不只是 GPU。

我们开始看到专为 AI 制造、能够与 GPU 竞争的芯片。这些芯片从零开始设计，旨在帮助 AI 更好、更快地完成任务。大量研究和工作正在开展，以改善 AI 计算的未来。许多公司正在投资 AI 算力，这也是全球 AI 硬件市场在 2023 年估值达到537.1 亿美元，并预计到 2033 年增长至约 4,735.3 亿美元的原因之一。

为什么 AI 硬件的进步最近成为热议话题？ 向专用 AI 硬件的转变，反映了不同行业中的 AI 应用需求不断增长。要成功创建 AI 解决方案，重要的是了解硬件领域正在发生的变化，从而保持领先。

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，并通过内部研发、战略合作和收购来提升性能与效率。

图 1。 AI 硬件领域的领先者。

Apple 已从使用外部 GPU 转向开发自有的 M 系列芯片，并配备用于 AI 加速的神经引擎，从而进一步强化其高度受控的生态系统。与此同时，Google 继续大力投资其张量处理单元 (TPU) 基础设施。TPU 是专为比 GPU 更快、能耗更低地运行而打造的 AI 芯片，因此非常适合大规模训练和部署 AI 解决方案。

同样，AMD 也凭借 Radeon Instinct 系列加速器进入了 AI 硬件领域，目标市场包括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。其近期收购的 Arm Holdings 旨在加强对芯片架构的控制，而这些架构为众多移动设备提供支持。

除了这些成熟的参与者之外，许多初创公司和研究机构也在探索新型 AI 芯片架构。例如，Graphcore 凭借其智能处理单元 (IPU) 专注于稀疏计算。Cerebras Systems 则提供 Wafer Scale Engine，这是一款针对超大规模 AI 工作负载定制的巨型芯片。

最新的 AI 硬件进展#

让我们来看看最新推出的 AI 硬件。

2024 年 4 月 9 日，Intel 发布了其最新的 AI 芯片 Gaudi 3，性能优于 NVIDIA 的 H100 GPU：

• 功耗效率是其两倍以上，AI 模型处理速度快 1.5 倍。
• 提供灵活的配置方式，例如集成在主板上或作为独立卡使用。
• 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，其中包括用于语音识别的 Stable Diffusion 和 OpenAI 的 Whisper。

图 2。 Intel 的 Gaudi 3。

在 Gaudi 3 之前，NVIDIA 于 2024 年 3 月 18 日推出了其最新的 AI 平台 Blackwell。该平台旨在推动多个领域实现突破，并具备以下特性：

• NVIDIA 声称 Blackwell 是“全球最强大的芯片”。
• 它搭载具有 2,080 亿个晶体管的双芯粒 GPU，并配备 10 TB/s 的芯片间互连，为数据中心规模的生成式 AI 树立了功耗和效率的新标准。
• Google Cloud、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 等领先云服务提供商已宣布计划使用 Blackwell，推动生成式 AI、深度学习和云计算服务的发展。

图 3。 NVIDIA 的 Blackwell。

定制 AI 芯片的兴起#

与此同时，多家科技巨头正在开发自有的定制 AI 芯片，为其服务提供动力。

2024 年 4 月 10 日，Meta 宣布了其 Meta 训练与推理加速器 (MTIA) 的最新版本。这款第二代芯片已在 Meta 的数据中心投入运行，在计算能力和内存带宽方面表现更佳。这些升级支持了 Meta AI 应用的性能，例如 Facebook 和 Instagram 等平台上的排名与推荐引擎。

图 4。 Meta 最新版本的 MTIA。

同样，Google、Amazon 和 Microsoft 等其他主要参与者也在今年推出了定制芯片。这是一项优化成本结构、减少对 NVIDIA 等第三方供应商依赖的战略举措。

AI 硬件应用于哪些领域？#

AI 硬件支持众多行业中的各种 AI 解决方案。在医疗保健领域，它为 MRI 和 CT 扫描等医学成像系统提供动力，高效处理复杂任务和海量数据，从而实现快速、精准的诊断。

金融机构利用 AI 算法分析数据，用于欺诈检测和投资优化。金融数据分析性质复杂，需要先进的硬件能力来有效处理巨大的计算工作负载。

在汽车行业，AI 硬件帮助处理自动驾驶车辆中的实时传感器数据。目标检测和碰撞规避等任务需要由具备强大处理能力的先进硬件提供支持，以实现快速决策并保障乘客安全。

图 5。 自动驾驶车辆的大脑。

零售商利用 AI 驱动的推荐引擎，通过分析各部门的大量客户数据来预测偏好并推荐相关产品，从而提供个性化购物体验并提升销售额。分析多样化数据集并生成个性化推荐，需要先进硬件来支持实时响应并增强用户参与度。

与零售店相关的另一个例子是使用计算机视觉监控和分析客户行为。零售商可以了解客户如何与周围环境互动，识别热门产品，并检测客流模式。根据这些发现，他们可以优化店内布局和商品摆放，以提升销售额。实时处理大量视频数据需要强大的计算能力。对移动和交互进行准确跟踪依赖于可靠的硬件。没有这些硬件，数据处理的速度和准确性都会受到影响，从而降低客户行为分析的有效性。

这还只是冰山一角。从制造业到农业，AI 硬件随处可见。

利用算力扩展 AI#

AI 硬件通常用于处理大型任务。要理解 AI 在全球各行业中的部署规模可能颇具挑战，但显然，可扩展的 AI 依赖于配备合适的硬件。

以 BMW 与 NVIDIA 的合作为例。BMW 每年生产 250 万辆汽车，其运营规模十分庞大。BMW 正在利用 AI 优化其制造流程的各个环节，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，BMW 依靠 NVIDIA Quadro RTX 8000 和搭载 RTX 的服务器等先进 AI 硬件解决方案。这些技术让 AI 部署更加便捷且更具可扩展性。

算力会影响 AI 解决方案的不同部分#

除了为 AI 应用提供计算能力之外，你选择的 AI 硬件还会影响解决方案的模型性能、模型转换需求、部署灵活性和整体准确率。AI 模型经过训练和测试后，通常会被转换为可在所选部署平台上运行的格式。

但是，模型转换可能导致准确率下降，因此需要提前考虑。诸如 ONNX（开放神经网络交换）之类的集成工具，可以为 AI 模型在各种硬件平台上的部署提供标准化格式。这也是 YOLOv8 等热门模型让用户能够将自定义训练模型导出为多种格式，以适应多种部署选项的原因。

能源效率是 AI 计算未来不可或缺的一部分#

先进 AI 算力的影响并不局限于 AI，它也正在影响能源领域。

图 6。 迈向可持续的 AI 硬件。

例如，Meta 的 LLaMA-3这一先进的大型语言模型 (LLM)，使用两个定制数据中心集群进行训练，每个集群均配备 24,576 个 NVIDIA H100 GPU。借助这一强大的硬件配置，Meta 得以提高处理速度，并将能耗显著降低 40%。因此，AI 硬件的进步也有助于实现更加节能的运营。

此外，随着Sam Altman等人士的参与，AI 与能源之间的联系正受到越来越多的关注。Altman 是 OpenAI 的 CEO，最近将核能公司 Oklo 推向了公众市场。Oklo 凭借其创新的核裂变技术，旨在改变能源生产方式，并有可能为 AI 运行所必需的数据中心提供电力。过去几年中，Microsoft 联合创始人 Bill Gates 和 Amazon 创始人 Jeff Bezos 也投资了核电站。

超越电路#

展望未来，AI 硬件有望实现巨大飞跃，尤其是随着量子计算的兴起。专家预测，到 2030 年，量子计算市场规模可能接近 650 亿美元。随着 AI 模型日益复杂，专用硬件对于释放其全部潜力变得至关重要。从专用 AI 芯片到量子计算探索，硬件创新推动着更复杂、更具影响力的 AI 解决方案的发展。

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