跟着东谈主工智能芯片市集的捏续增长，各大科技公司王人在开发我方的东谈主工智能芯片，以粗犷东谈主工智能对筹备才智的巨大需求。2024年6月4日《Nature》期刊发表了题为《顶端筹备机芯片如何加速东谈主工智能创新？》的著述，探讨了股东东谈主工智能筹备创新的顶端芯片工夫中文字幕，以及东谈主工智能芯片在提高筹备效果、降愚顽耗方面的创新和挑战。

一

东谈主工智能芯片的市集推广

尽管东谈主工智能的潜在影响让东谈主们对其既充满期待又有些担忧，但东谈主工智能芯片市集仍在不时推广。当前，英伟达公司在这一领域占据着主导地位，其居品的市集份额突出80%。2023年，英伟达告捷售出了55万块Hopper芯片，这些高性能芯片的单价至少为3万好意思元，况且它们主要面向数据中心市集，而非个东谈主电脑用户。收货于此，英伟达的市值在本年大幅增长，达到了2万亿好意思元以上，使其成为大家市值名按序三的公司，超越了包括亚马逊和Alphabet在内的其他科技巨头。

在畴前十年里，东谈主工智能的显贵跳跃并非源于私密的编程手段，而是基于一个中枢情念：模子越大越好。越来越多的大言语模子在重大的数据集上进行熟练，这就需要更强劲的筹备才智。据悉，OpenAI最新推出的GPT-4模子，其熟练所需的筹备资源是其前一代的100倍。像Meta这么的公司依然成就了依赖于英伟达高性能芯片的数据中心。此外，包括谷歌和IBM在内的其他公司，致使一些领域较小的公司也在研发东谈主工智能芯片。与此同期，研究东谈主员正在探索各式芯片遐想，包括一些针对袖珍斥地优化的遐想。这些芯片的共同特色是它们继承了包括并行筹备、易于拜访的储存和数字速记等工夫，这些工夫匡助它们克服了传统筹备的截止，进步了处理速率。

二

东谈主工智能芯片的兴起与演进

自20世纪70年代以来，中央处理器（CPU）的改进呈指数级增长。跟着晶体管的拖拉，它们在芯片上的密度每两年翻一番（这一趋势被称为“摩尔定律”），晶体管变得更小也更快。CPU的跳跃如斯马上，以至于定制遐想其他类型的芯片变得毫无兴趣。然而，大致在2005年，晶体管尺寸的拖拉速率启动放缓，工程师们濒临一个挑战：他们惦记无法络续让晶体管变得更小。CPU弘扬的放缓促使筹备机工程师肃肃琢磨其他类型的芯片。

事实上中文字幕，视觉处理器（GPU）的早期版块自20世纪70年代末以来就依然存在，那时的GPU遐想用于为视频游戏进行类似筹备，举例尽可能快地渲染屏幕上像素的激情。与CPU按国法处理提醒不同，GPU不错并行处理更多提醒。频繁，CPU中有一些强劲的中枢组件，并不错在这些中枢组件中进行筹备。每个单独的处理单位继承提醒，并由多个缓存进行支捏，这些缓存不错在短期内存储数据，这种架构使CPU止境允洽复杂筹备。比拟之下，GPU独特百或数千个较小的中枢组件，每个中枢组件由较少的接济系统支捏。领有很多较小的中枢组件允许GPU比CPU更快地并行奉行很多浅近、类似的筹备。

2012年，神经收集的早期成见者之一、多伦多大学筹备机科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）和他的学生阿莱克斯·克里兹维斯基（Alex Krizhevsky）、伊利亚·索特念念科瓦（Ilya Sutskever）剖判到使用GPU熟练的神经收集可能会作念得更好，因为机器学习的基本是浅近、类似的筹备。为此，他们使用两个GPU来熟练神经收集，称为AlexNet，并在2012年度ImageNet竞赛中取得冠军。那时，使用CPU的关节来诀别相似图像的准确率最多只可达到75%，而使用GPU的AlexNet准确率可达到85%。在一两年内，每个ImageNet的参赛者王人启动使用GPU，从那时起，东谈主工智能研究东谈主员就启动严重依赖这些GPU。

尽管GPU像CPU一样仍然受到晶体管的禁止，但它们并行筹备的才智使它们能够加速东谈主工智能任务。为了熟练领有1750亿个参数的大言语模子GPT-3，OpenAI的研究东谈主员不得不连气儿运行1024个GPU一个月，这挥霍了数百万好意思元，这些GPU奉行了10^23次浮点运算，相通的熟练在CPU上需要数百到数千倍的时候。尽管GPU一直是东谈主工智能创新的中枢，但它们并不是唯独的遴荐。跟着东谈主工智能垄断的激增，东谈主工智能芯片的种类也在加多。

三

东谈主工智能芯片的创新与冲突

现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）的遐想允许筹备机工程师平直对芯片的电路进行编程，使其能够按照特定的大叫奉行任务，而不需要恭候外部的提醒。FPGA就像一盒乐高积木，工程师不错把柄他们的假想将FPGA电路一一构建成任何遐想，非论是用于洗衣机传感器照旧指引自动驾驶汽车的东谈主工智能。包括英特尔旗下位于好意思国加州圣何塞的Altera在内的一些公司，将FPGA推向了包括医学成像在内的各式东谈主工智能垄断市集。研究东谈主员也发现，FPGA在处理粒子对撞机数据等极度任务上止境有效。此外，FPGA的易于编程性也使它们在芯片原型遐想中具有价值，工程师们会尝试使用FPGA来遐想东谈主工智能芯片。

东谈主工智能芯片最缺乏的职责之一可能是进行乘法运算。2010年，谷歌濒临一个问题：公司但愿为广宽闲居用户提供语音转录行状。然而，要熟练一个能够自动处理这项任务的东谈主工智能，需要进行广宽的乘法运算。为此，谷歌的筹备机工程师们开发一种新式芯片，即张量处理器（Tensor Processing Unit，TPU），并将其动作谷歌东谈主工智能的平台。TPU专诚遐想用于撑捏东谈主工智能的乘法运算。当TPU继承到一个提醒时，它不是奉行一个操作，而是不错奉行突出10万个操作。TPU可奉行广宽操作而只需有限地恭候提醒的才智使得谷歌能够加速东谈主工智能项目标弘扬。

四

东谈主工智能芯片的能耗挑战与异日发展

东谈主工智能芯片的遐想会尽量幸免让芯片挂念过多信息。在微处理器和存储器之间来去传输数据可能止境耗时且耗能。东谈主工智能的电力消耗并不是一个小问题，据算计，熟练GPT-3消耗了1300兆瓦时（MWh）的电力。即使在熟练完成后，使用东谈主工智能垄断也可能消耗用之不时的动力。为了措置这个问题，很多GPU在单个芯片上平直集成了广宽内存，如英伟达的Blackwell芯片大致有200GB的内存。当东谈主工智能芯片装配在行状器中的时候，它们还不错分享内存，这使得各个芯片之间的收集连气儿更浅近，耗电量也更少。尽管芯片遐想的跳跃不错提高效果，但跟着模子的增大，东谈主工智能的能耗老本仍在逐年加多。

东谈主工智能芯片的发展，如GPU的出现，并不料味着CPU退出历史舞台。相背，这些芯片之间的界限正在变得费解，当前的CPU比拟早期版块更擅长并行筹备，而GPU也具有更多的功能。英伟达的Blackwell芯片的一个版块不错平直将GPU与CPU配对；位于好意思国田纳西州橡树岭国度现实室的超等筹备机Frontier将CPU和GPU连合使用。琢磨到畴前十年的变化速率，研究东谈主员暗示很难展望芯片的异日，将来的东谈主工智能芯片大概会使用光子芯片或量子筹备芯片。与此同期，一些研究者以为，让公众愈加了解东谈主工智能芯片不错匡助东谈主们揭开东谈主工智能领域的奥密面纱，并矫正东谈主们对东谈主工智能无所不可的误会。异日，东谈主工智能芯片工夫的不时跳跃与创新将加速东谈主工智能的发展与垄断。

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