了解计算能力对人工智能创新的影响

人工智能（AI）与算力之间有着非常密切的关系。算力对于AI应用至关重要，因为它能帮助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（图形处理器）最初是为了加速图像和视频处理而设计的，但现在已成为管理AI所需的密集数据处理和深度学习任务的必备工具。

在过去几年中，我们目睹了AI技术的指数级增长。自然地，AI硬件的进步也需要适应这种增长并保持同步。一项研究显示，自2003年以来，GPU的性能已经提升了大约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出日益复杂的AI模型。让我们一起来了解AI计算基础设施是如何演进以满足人工智能不断增长的需求的。

Link to this sectionAI硬件：一个日益热门的话题#

GPU在AI开发中的作用是毋庸置疑的。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技术的基石。但不仅仅是GPU在受到关注。

我们开始看到专为AI制造的芯片在与它们竞争。这些芯片是从零开始构建的，旨在帮助AI更好、更快地完成任务。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年价值达到537.1亿美元，并预计到2033年将增长至约4735.3亿美元的原因之一。

为什么AI硬件的进步最近成为了讨论的话题？ 向专用AI硬件的转变反映了各行各业对AI应用需求的日益增长。为了成功创建AI解决方案，通过了解硬件领域正在发生的变化来保持领先地位非常重要。

Link to this sectionAI硬件的主要参与者#

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。

图 1. AI硬件领域的领导者。

Apple已经从使用外部GPU转向开发带有神经网络引擎的自研M系列芯片，以实现AI加速，从而巩固了其高度受控的生态系统。与此同时，Google继续对其张量处理单元（TPU）基础设施投入巨资。TPU是专为比GPU更快、更节能地工作而构建的AI芯片，这使其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，瞄准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。他们最近对 Arm Holdings 的收购旨在加强其对为众多移动设备提供支持的芯片架构的控制。

除了这些老牌巨头，许多初创公司和研究机构也在探索新颖的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则提供了晶圆级引擎（Wafer Scale Engine），这是一种专为超大规模AI工作负载量身定制的巨型芯片。

Link to this section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，其性能优于NVIDIA的H100 GPU：

• 功率效率提升了两倍以上，AI模型处理速度提升了1.5倍。
• 提供灵活的配置选择，例如预装在主板上或作为独立卡提供。
• 在Meta的Llama和阿布扎比的Falcon等各种AI模型上进行了成功测试，证明了其在训练和部署包括Stable Diffusion以及OpenAI用于语音识别的Whisper在内的多种AI模型方面的有效性。

图 2. Intel的Gaudi 3。

在Gaudi 3发布之前，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”。
• 它拥有一颗双晶粒GPU，包含2080亿个晶体管和10 TB/s的芯片间互连速度，为数据中心规模的生成式AI设定了功率和效率的新标准。
• Google Cloud、Amazon Web Services和Microsoft Azure等领先的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。

图 3. NVIDIA的Blackwell。

Link to this section定制化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芯片来为其服务提供支持。

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。这款第二代芯片已经在Meta的数据中心投入使用，在计算和内存带宽方面表现更佳。这些升级支持了Meta的AI应用（如Facebook和Instagram等平台上的排名和推荐引擎）的性能表现。

图 4. Meta的最新版MTIA。

同样，其他主要参与者如Google、Amazon和Microsoft今年也推出了各自的定制硅芯片。这是一项旨在优化其成本结构并减少对NVIDIA等第三方供应商依赖的战略举措。

Link to this sectionAI硬件被应用在哪些地方？#

AI硬件为众多不同行业的各种AI解决方案提供支持。在医疗保健领域，它驱动了MRI和CT扫描等医学成像系统，高效处理复杂的任务和海量数据，从而实现快速、精确的诊断。

金融机构使用AI算法来分析数据，用于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能力来有效处理庞大的计算工作负载。

在汽车行业，它有助于处理自动驾驶车辆中的实时传感器数据。物体检测和防碰撞等任务需要由具备强大处理能力的先进硬件作为支撑，以实现快速决策和乘客安全。

图 5. 自动驾驶车辆的大脑。

零售商使用AI驱动的推荐引擎来个性化购物体验并通过分析跨部门的海量客户数据来预测偏好并建议相关产品，从而提升销售额。分析多样化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。

另一个与零售店相关的例子是利用计算机视觉来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人流量模式。基于这些发现，他们可以优化商店布局和产品陈列以改善销售。算力对于实时处理大量视频数据至关重要。动作和交互的精确追踪依赖于稳健的硬件。如果没有它，数据处理的速度和精度就会大打折扣，从而降低客户行为分析的有效性。

这仅仅是冰山一角。从制造业到农业，AI硬件的身影随处可见。

Link to this section利用算力实现AI扩展#

AI硬件通常是为了处理大型任务而构建的。要掌握全球各行业AI部署的规模可能具有挑战性，但显而易见的是，可扩展的AI依赖于拥有合适的硬件。

以BMW和NVIDIA之间的合作为例。随着BMW每年生产250万辆汽车，其运营规模极其庞大。BMW正在使用AI来优化其制造流程的各个方面，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，BMW依赖于NVIDIA的Quadro RTX 8000和基于RTX的服务器等先进的AI硬件解决方案。这些技术使AI部署变得更加简单和可扩展。

Link to this section算力会影响你AI解决方案的不同部分#

除了为AI应用提供计算能力外，你所选择的AI硬件还会从模型性能、模型转换需求、部署灵活性和整体精度等方面影响你的解决方案。一旦AI模型经过训练和测试，它们通常会被转换为能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，需要提前予以考虑。诸如ONNX (Open Neural Network Exchange)之类的集成工具可以为在多样化的硬件平台上部署AI模型提供标准化的格式。这也是YOLOv8等流行模型让用户可以选择将定制训练的模型导出为多种格式以迎合不同部署选项的原因。

Link to this section能源效率对于AI计算的未来至关重要#

先进AI算力的影响不仅限于AI本身，它也在影响着能源行业。

图 6. 迈向可持续的AI硬件。

例如，Meta's LLaMA-3这一先进的大语言模型（LLM）是使用两个定制构建的数据中心集群训练的，每个集群都配备了24,576个NVIDIA H100 GPU。通过这种强大的硬件配置，Meta能够提高处理速度并实现了40%的显著能耗降低。因此，AI硬件的进步也正在促进更节能的运营。

此外，随着像Sam Altman这样的人士参与其中，AI与能源之间的联系正受到越来越多的关注。Altman作为OpenAI的首席执行官，最近已将核能公司Oklo推向市场。Oklo凭借其创新的核裂变技术，旨在变革能源生产，从而可能为AI运营所需的数据中心提供动力。在过去几年中，Microsoft的联合创始人Bill Gates和Amazon的创始人Jeff Bezos也对核电厂进行了投资。

Link to this section超越电路本身#

展望未来，AI硬件的未来注定会实现巨大飞跃，尤其是在量子计算兴起的情况下。专家预测，到2030年，量子计算市场的价值可能接近650亿美元。随着AI模型复杂度的增加，专用硬件对于释放其全部潜力变得至关重要。从AI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AI解决方案的发展。

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