美(měi)國(guó)開(kāi)放(fàα≤ng)人(rén)工(gōng)智能(néng)研究中心（Ope §↓nAI）首席執行(xíng)官山(shān)姆·奧特曼等人(rén)認≥♣為(wèi)，人(rén)工(gōng)智能(néng)（AI∑×）将從(cóng)根本上(shàng)改變世界經濟，₹σ×¥擁有(yǒu)強大(dà)的(de)計(jì)算(suàn☆β®)芯片供應能(néng)力至關重要(yào)。芯片是(shì)推動☆→AI行(xíng)業(yè)發展的(de)重要(yào)因素，其性能¥<(néng)和(hé)運算(suàn)能(nén£♦∏g)力直接影(yǐng)響著(zhe)AI技(jì)術♥≤€ (shù)的(de)進步和(hé)應用(yòng)前景。
英國(guó)《自(zì)然》雜(zá)志(z∏₽∞∏hì)網站(zhàn)在近(jìn)日(rì)的(de)報(bào)道(dàoσ ★α)中指出，工(gōng)程師(shī)正競相(xiàng)開(kāi≠±)發包括圖形處理(lǐ)單元（GPU）等在內(nèi)的(de)尖端芯片，λ↓ 以滿足未來(lái)AI的(de)計(jì)算(sσ♣✔uàn)需求。
GPU加快(kuài)機(jī)器(qì)學₹♣習(xí)運算(suàn)速度
GPU是(shì)英偉達公司标志(zhì)性的(de)計(jγ↑≤ì)算(suàn)機(jī)芯片。傳統中央$±處理(lǐ)單元（CPU）按順序處理(lǐ)指α↓÷令，而GPU可(kě)并行(xíng)處理(lǐ)更多(duō)指令，因此®'∞可(kě)分(fēn)布式訓練程序，從(cóng)而大(dà)∑δ大(dà)加快(kuài)機(jī)器(qì)學習(xíλ≤₩×)的(de)運算(suàn)速度。
2022年(nián)，英偉達公司Hopper超級Ω∞γλ芯片在MLPerf上(shàng)擊敗了(le)包括圖→€π像分(fēn)類和(hé)語音(yīn)識®$←别在內(nèi)所有(yǒu)類别的(de)競争對(♦✔duì)手。MLPerf是(shì)國(guó)際上(shàng)最 權威、最有(yǒu)影(yǐng)響力的(de"₹£π)AI基準測試之一(yī)，被譽為(wèβ©↔₽i)“AI界奧運會(huì)”。
今年(nián)3月(yuè)δα☆ ，英偉達正式展示了(le)性能(néng)更優異的(de)新一(yī)代 ↑AI芯片Blackwell。它擁有(yǒu)÷♠2080億個(gè)晶體(tǐ)管，是(shì)英偉達首₩✘個(gè)采用(yòng)多(duō)芯片封裝設計(jì)的(de)GP∑☆U。随著(zhe)技(jì)術(shù)發展，GP ≥ε€U變得(de)越來(lái)越大(dà)，如(rú)果不(bù)能↑•(néng)更大(dà)，就(jiù)把更多(duō)G≤•PU組合在一(yī)起，變成更大(dà)的(de)虛拟GPU。Black₩"♥ well就(jiù)是(shì)在同一(yī)個(gè)芯片上(shàng)★Ω集成了(le)兩個(gè)GPU，新架構将通(tōng)過芯片與$ φ芯片間(jiān)的(de)連接技(jì)術(shù)，一(yī)步步∑π÷構建出更大(dà)型AI超算(suàn)集群。
如(rú)果要(yào)訓練一(yī)個(gè)擁有"✘≥→(yǒu)1.8萬億個(gè)參數(shù)的(de)GP>≠™↓T模型，需要(yào)8000塊Hopper芯片★ ，耗能(néng)15兆瓦，曆時(shí)3個(↕₹αgè)月(yuè)。如(rú)果使用(yòng)Bl™δ€ackwell芯片，隻需2000塊，耗能(néng)4兆瓦，就(jiù)₹λ✔≠能(néng)在同樣的(de)時(shí)§ ¥間(jiān)內(nèi)完成任務。
AI芯片市(shì)場(chǎng)持續增₽₩Ω長(cháng)，英偉達目前供應了(le)其中80%以☆®™上(shàng)的(de)産品。2023年(nián)，該公司售出55萬塊H₹♥®opper芯片。近(jìn)日(rì)，該€>公司市(shì)值首次突破3萬億美(měi)元，超越蘋果，僅次于微(wēi) λ軟，成為(wèi)全球市(shì)值第二高(gāo)的(de)公司 →↑。
多(duō)種芯片競相(xiàng)湧現(xiàn)
盡管GPU一(yī)直是(shì)AI革命的(de)核心，但(✔'§'dàn)它們并非是(shì)唯一(yī)“主角”。随著(zhe)AI應用(yò≠ng)的(de)激增，AI芯片的(de)種類也(yě)在激增，現 α✘λ(xiàn)場(chǎng)可(kě)編程門(mén)陣₹♥≠π列（FPGA）可(kě)謂“一(yī)枝獨秀”> σ。
FPGA是(shì)一(yī)種在計(jì)算(suàn)和δ✔$(hé)數(shù)字電(diàn)路(lù)領域廣泛 β應用(yòng)的(de)硬件(jiàn)設備。它以<™αφ獨特的(de)可(kě)編程性和(hé)靈活性，成為(wèi)嵌入式系♥統、高(gāo)性能(néng)計(jì)βφβ算(suàn)處理(lǐ)等多(duō)種應用(yòng)的(d™≥e)理(lǐ)想選擇。
這(zhè)就(jiù)像 ±✔搭建樂(yuè)高(gāo)積木(mù)，工(gōng)程師≤φ≤↔(shī)可(kě)将FPGA電(diàn"¥)路(lù)一(yī)個(gè)接一(yī)個(gè)地(dì)構建到(♣₽®δdào)他(tā)們能(néng)想象的(de)任☆§ε>何設計(jì)中，無論是(shì)洗衣機(jī)傳感器(qì)還™"↕(hái)是(shì)用(yòng)于引導自(zìλ★♥)動駕駛汽車(chē)的(de)AI。不(bù)δ§∏過，與擁有(yǒu)不(bù)可(kě)調節γ↓☆電(diàn)路(lù)的(de)AI芯片（如(rú)GPU）相(xi¶™¥àng)比，FPGA運行(xíng)速度相(xià≤$ng)對(duì)更慢(màn)、效率更低(§σβdī)。但(dàn)FPGA對(duì)處理(lǐ)某些(σσ§∑xiē)任務（如(rú)粒子(zǐ)對(duì)撞機(jī)産生(shēng♦•≥)的(de)數(shù)據）很(hěn)¶ε有(yǒu)用(yòng)。英偉達加速計(jì)算(suà₩↕n)集團産品營銷總監戴維·薩爾瓦托指出，FPGA的(de)易編程性也(yě)✘∞★對(duì)原型設計(jì)很(hěn)←有(yǒu)幫助。
張量處理(lǐ)單元（TPU）則是(shì)谷歌(gē)公司₽☆₽™專為(wèi)神經網絡機(jī)器(qì)學習☆≈¥Ω(xí)而定制(zhì)的(de)芯片，旨在執行(xíng)矩陣計(jì)算(♠πsuàn)和(hé)張量操作(zuò)。TPU作(¥≥πzuò)為(wèi)谷歌(gē)深度學習(×☆xí)框架TensorFlow的(de)加₽★σ速器(qì)于2016年(nián)首次推出，其設計(jì)目标是(shì€∞)提供低(dī)功耗、高(gāo)效能(né™'↕ng)的(de)矩陣運算(suàn)，以↔®✘滿足大(dà)規模機(jī)器(qì)學習(xí)和↔β(hé)神經網絡訓練的(de)需求。TPU在性能(néng)與能γα(néng)效之間(jiān)取得(de)了(le)良好(hǎo)平衡。它們¶π的(de)功耗相(xiàng)對(duì)較低(dī)，這(zhè&€∑δ)對(duì)于大(dà)規模數(shù)據中心和(hé)在移動設備上(sh←"àng)的(de)應用(yòng)至關重要(yào)。
此外(wài)，元宇宙平台也(yě)在獨立≈↕開(kāi)發自(zì)己的(de)芯片。谷歌$☆§♥(gē)、英特爾和(hé)高(gāo)通(tōn✔₩g)成立了(le)UXL基金(jīn)會(huì)，用(yòng)以開(σ' ₹kāi)發一(yī)套支持多(duō)種AI加速器$λ¶(qì)芯片的(de)軟件(jiàn)和(÷Ωγhé)工(gōng)具，以此對(duì)≤抗英偉達的(de)GPU。
當然，GPU等AI芯片的(de)興起并不(bù)意味₩≥著(zhe)傳統CPU的(de)終結，兩者互相(xiàng)取長(chá§<σng)補短(duǎn)已成大(dà)勢所趨。例如(rú)™♠β♠，有(yǒu)一(yī)個(gè)版本的(₽↔de)Blackwell芯片就(jiù)讓GPU與δβCPU攜手；世界上(shàng)最強大(dà)的(de)超級≈Ω計(jì)算(suàn)機(jī)之一(y♣☆φī)、位于美(měi)國(guó)田納西(xī)州橡樹 α(shù)嶺國(guó)家(jiā)實驗室的(de)“前£ε®沿”也(yě)依賴CPU和(hé)GPU的(de)結合¥$♠，來(lái)執行(xíng)高(gāo)性能(néng☆↓♥✔)計(jì)算(suàn)。
考慮到(dào)過去(qù)十年(★₹nián)芯片領域翻天覆地(dì)的(de)變化(huà)，工(gōng)€δ'程師(shī)們可(kě)能(néng)很(hěn)難預測芯片的≤&δπ(de)未來(lái)。将來(lái)可(kě)能(néng↕≠)會(huì)研制(zhì)出使用(yòn§↔₹g)光(guāng)而非電(diàn)子(zǐ)'®的(de)光(guāng)學芯片，或量子(z♦" ™ǐ)計(jì)算(suàn)芯片，而進一(yī)步提升芯片性能(néng)，$∞将加速AI在科(kē)學領域的(de)應用(<>yòng)。
