美国开放人工智能研究中心（OpenAI）首席执行官山姆·奥特曼等人认为，人工智能（AI）将从根本上改变世界经济，拥有强大的计算芯片供应能力至关重要。芯片是推动AI行业发展的重要因素，其性能和运算能力直接影响着AI技术的进步和应用前景。
英国《自然》杂志网站在近日的报道中指出，工程师正竞相开发包括图形处理单元（GPU）等在内的尖端芯片，以满足未来AI的计算需求。
GPU加快机器学习运算速度
GPU是英伟达公司标志性的计算机芯片。传统中央处理单元（CPU）按顺序处理指令，而GPU可并行处理更多指令，因此可分布式训练程序，从而大大加快机器学习的运算速度。
2022年，英伟达公司Hopper超级芯片在MLPerf上击败了包括图像分类和语音识别在内所有类别的竞争对手。MLPerf是国际上最权威、最有影响力的AI基准测试之一，被誉为“AI界奥运会”。
今年3月，英伟达正式展示了性能更优异的新一代AI芯片Blackwell。它拥有2080亿个晶体管，是英伟达首个采用多芯片封装设计的GPU。随着技术发展，GPU变得越来越大，如果不能更大，就把更多GPU组合在一起，变成更大的虚拟GPU。Blackwell就是在同一个芯片上集成了两个GPU，新架构将通过芯片与芯片间的连接技术，一步步构建出更大型AI超算集群。
如果要训练一个拥有1.8万亿个参数的GPT模型，需要8000块Hopper芯片，耗能15兆瓦，历时3个月。如果使用Blackwell芯片，只需2000块，耗能4兆瓦，就能在同样的时间内完成任务。
AI芯片市场持续增长，英伟达目前供应了其中80%以上的产品。2023年，该公司售出55万块Hopper芯片。近日，该公司市值首次突破3万亿美元，超越苹果，仅次于微软，成为全球市值第二高的公司。
多种芯片竞相涌现
尽管GPU一直是AI革命的核心，但它们并非是唯一“主角”。随着AI应用的激增，AI芯片的种类也在激增，现场可编程门阵列（FPGA）可谓“一枝独秀”。
FPGA是一种在计算和数字电路领域广泛应用的硬件设备。它以独特的可编程性和灵活性，成为嵌入式系统、高性能计算处理等多种应用的理想选择。
这就像搭建乐高积木，工程师可将FPGA电路一个接一个地构建到他们能想象的任何设计中，无论是洗衣机传感器还是用于引导自动驾驶汽车的AI。不过，与拥有不可调节电路的AI芯片（如GPU）相比，FPGA运行速度相对更慢、效率更低。但FPGA对处理某些任务（如粒子对撞机产生的数据）很有用。英伟达加速计算集团产品营销总监戴维·萨尔瓦托指出，FPGA的易编程性也对原型设计很有帮助。
张量处理单元（TPU）则是谷歌公司专为神经网络机器学习而定制的芯片，旨在执行矩阵计算和张量操作。TPU作为谷歌深度学习框架TensorFlow的加速器于2016年首次推出，其设计目标是提供低功耗、高效能的矩阵运算，以满足大规模机器学习和神经网络训练的需求。TPU在性能与能效之间取得了良好平衡。它们的功耗相对较低，这对于大规模数据中心和在移动设备上的应用至关重要。
此外，元宇宙平台也在独立开发自己的芯片。谷歌、英特尔和高通成立了UXL基金会，用以开发一套支持多种AI加速器芯片的软件和工具，以此对抗英伟达的GPU。
当然，GPU等AI芯片的兴起并不意味着传统CPU的终结，两者互相取长补短已成大势所趋。例如，有一个版本的Blackwell芯片就让GPU与CPU携手；世界上最强大的超级计算机之一、位于美国田纳西州橡树岭国家实验室的“前沿”也依赖CPU和GPU的结合，来执行高性能计算。
考虑到过去十年芯片领域翻天覆地的变化，工程师们可能很难预测芯片的未来。将来可能会研制出使用光而非电子的光学芯片，或量子计算芯片，而进一步提升芯片性能，将加速AI在科学领域的应用。
美国开放人工智能研究中心（OpenAI）首席执行官山姆·奥特曼等人认为，人工智能（AI）将从根本上改变世界经济，拥有强大的计算芯片供应能力至关重要。芯片是推动AI行业发展的重要因素，其性能和运算能力直接影响着AI技术的进步和应用前景。
英国《自然》杂志网站在近日的报道中指出，工程师正竞相开发包括图形处理单元（GPU）等在内的尖端芯片，以满足未来AI的计算需求。
GPU加快机器学习运算速度
GPU是英伟达公司标志性的计算机芯片。传统中央处理单元（CPU）按顺序处理指令，而GPU可并行处理更多指令，因此可分布式训练程序，从而大大加快机器学习的运算速度。
2022年，英伟达公司Hopper超级芯片在MLPerf上击败了包括图像分类和语音识别在内所有类别的竞争对手。MLPerf是国际上最权威、最有影响力的AI基准测试之一，被誉为“AI界奥运会”。
今年3月，英伟达正式展示了性能更优异的新一代AI芯片Blackwell。它拥有2080亿个晶体管，是英伟达首个采用多芯片封装设计的GPU。随着技术发展，GPU变得越来越大，如果不能更大，就把更多GPU组合在一起，变成更大的虚拟GPU。Blackwell就是在同一个芯片上集成了两个GPU，新架构将通过芯片与芯片间的连接技术，一步步构建出更大型AI超算集群。
如果要训练一个拥有1.8万亿个参数的GPT模型，需要8000块Hopper芯片，耗能15兆瓦，历时3个月。如果使用Blackwell芯片，只需2000块，耗能4兆瓦，就能在同样的时间内完成任务。
AI芯片市场持续增长，英伟达目前供应了其中80%以上的产品。2023年，该公司售出55万块Hopper芯片。近日，该公司市值首次突破3万亿美元，超越苹果，仅次于微软，成为全球市值第二高的公司。
多种芯片竞相涌现
尽管GPU一直是AI革命的核心，但它们并非是唯一“主角”。随着AI应用的激增，AI芯片的种类也在激增，现场可编程门阵列（FPGA）可谓“一枝独秀”。
FPGA是一种在计算和数字电路领域广泛应用的硬件设备。它以独特的可编程性和灵活性，成为嵌入式系统、高性能计算处理等多种应用的理想选择。
这就像搭建乐高积木，工程师可将FPGA电路一个接一个地构建到他们能想象的任何设计中，无论是洗衣机传感器还是用于引导自动驾驶汽车的AI。不过，与拥有不可调节电路的AI芯片（如GPU）相比，FPGA运行速度相对更慢、效率更低。但FPGA对处理某些任务（如粒子对撞机产生的数据）很有用。英伟达加速计算集团产品营销总监戴维·萨尔瓦托指出，FPGA的易编程性也对原型设计很有帮助。
张量处理单元（TPU）则是谷歌公司专为神经网络机器学习而定制的芯片，旨在执行矩阵计算和张量操作。TPU作为谷歌深度学习框架TensorFlow的加速器于2016年首次推出，其设计目标是提供低功耗、高效能的矩阵运算，以满足大规模机器学习和神经网络训练的需求。TPU在性能与能效之间取得了良好平衡。它们的功耗相对较低，这对于大规模数据中心和在移动设备上的应用至关重要。
此外，元宇宙平台也在独立开发自己的芯片。谷歌、英特尔和高通成立了UXL基金会，用以开发一套支持多种AI加速器芯片的软件和工具，以此对抗英伟达的GPU。
当然，GPU等AI芯片的兴起并不意味着传统CPU的终结，两者互相取长补短已成大势所趋。例如，有一个版本的Blackwell芯片就让GPU与CPU携手；世界上最强大的超级计算机之一、位于美国田纳西州橡树岭国家实验室的“前沿”也依赖CPU和GPU的结合，来执行高性能计算。
考虑到过去十年芯片领域翻天覆地的变化，工程师们可能很难预测芯片的未来。将来可能会研制出使用光而非电子的光学芯片，或量子计算芯片，而进一步提升芯片性能，将加速AI在科学领域的应用。
记者3月18日从安徽明天氢能科技股份有限公司（以下简称明天氢能）获悉，国家电网近日向明天氢能及董事长王朝云分别授予科学技术进步奖一等奖，获奖项目为“大规模氢电一体化站关键技术、核心装备及 今年1月，英国分子生物学家肖尔托·戴维发表文章，指控美国哈佛大学医学院附属丹娜-法伯癌症研究所科学家通过修改图片伪造数据。随后该研究所正式宣布撤回6篇论文，并纠正了另外31篇论文的 3月22日黎明，太阳系中最明亮的行星金星与太阳系中拥有最多卫星的行星土星将在东南方低空近距离相伴，上演“结伴游”。北京星空摄影爱好者王俊峰2023年1月23日在北京西城区拍摄的金星（左上）、土星 据韩国建国大学研究人员发表在最新一期开放获取期刊《公共科学图书馆·综合》上的一项研究，与狗共度美好时光可减轻压力，同时可增强与放松和注意力相关的脑电波。动物辅助干预措施，如犬类 南方财经全媒体记者马嘉璐 研究员仇雯 广州报道凭借一纸证书，就能获批100万、500万、甚至千万元贷款……数据要素链接金融市场开辟的新财路，正吸引着越来越多的入局者。南方财经全媒 3月20日，在2024全球游戏开发者大会（GDC）上，腾讯发布了自研游戏AI引擎——GiiNEX。基于生成式AI和决策AI技术，GiiNEX将为游戏全生命周期提供丰富的AI解决方案。据悉，借助大模型等生成式AI 。本文链接：尖端芯片给AI装上“超级引擎”http://www.sushuapos.com/show-2-6961-0.html
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