揭秘全球AI算力：A100霸榜，谷歌H100算力領先引爭議
隨著人工智能（AI）的飛速發(fā)展，全球算力增長速度之快令人咋舌。據(jù)最新報告顯示，全球AI算力以每年43%的速度增長，每1.9年翻一番。這一趨勢背后的驅動因素包括晶體管數(shù)量的增加和其他半導體制造技術的進步，以及針對AI工作負載的專門設計。在這個AI淘金熱中，涌現(xiàn)出許多新的“鏟子”，為開發(fā)者和企業(yè)提供了更高效、更可靠的工具。
首先，讓我們關注到的是硬件廠商英偉達（NVIDIA）和AMD等傳統(tǒng)廠商，他們紛紛推出加速卡，提供更強大的計算能力。而一些新興勢力也開始“造芯”，算力持續(xù)提升。這其中，谷歌、微軟、Meta和亞馬遜等科技巨頭憑借其強大的研發(fā)實力，擁有相當于數(shù)十萬個H100的AI算力。這些計算資源既用于他們內部的AI開發(fā)，也用于云客戶，包括許多頂級AI實驗室。
值得注意的是，谷歌的TPU v3在訓練大型模型方面的表現(xiàn)尤為突出。自推出以來，TPU v3已用于47個著名ML模型，顯示出其在AI領域的廣泛應用前景。然而，隨著NVIDIA H100銷量超過A100，預計在不久的將來，H100將成為訓練模型最受歡迎的GPU。
那么，AI模型對硬件的選擇又有什么偏好呢？根據(jù)Epoch AI的數(shù)據(jù)，NVIDIA A100是最常用的硬件，用于高引用或最先進的人工智能模型。而H100、TPU v3等加速器也在訓練大型模型方面表現(xiàn)出色。這表明，隨著硬件性能的提升，AI模型也在不斷進化，尋求更高效的硬件平臺。
除了GPU外，硬件類型也豐富了起來。比如出現(xiàn)了專門處理張量計算的TPU（張量處理單元）。這一趨勢在報告中被重點介紹，因為優(yōu)化機器學習數(shù)字格式和張量核心提供了額外的改進。使用針對人工智能計算優(yōu)化的張量核心和數(shù)據(jù)格式時，GPU通常速度更快。與使用非張量FP32相比，TF32、張量FP16和張量INT8在總體性能趨勢中平均提供約6倍、10倍和12倍的性能提升。
此外，報告還發(fā)現(xiàn)自2019年以來，計算能力的累計總和（考慮折舊）每年增長2.3倍。這意味著全球NVIDIA組成的計算能力平均每10個月翻一番。這一驚人的增長速度無疑為AI的發(fā)展提供了強大的動力。
然而，這種快速增長的算力并非沒有爭議。一方面，隨著硬件性能的提升，AI模型的訓練時間大幅縮短，但另一方面，模型的大小也在急劇增加。這使得存儲和傳輸大型模型的成本和難度成為一個亟待解決的問題。此外，隨著模型規(guī)模的擴大，數(shù)據(jù)安全和隱私保護也成為了一個不可忽視的問題。
再者，盡管硬件性能不斷提升，但每美元性能提升迅速，并且任何給定精度和固定性能水平的硬件每年都會便宜30%。這意味著性價比的提升是硬件廠商和消費者共同追求的目標。
最后，值得注意的是，機器學習硬件在不同精度下的峰值計算性能有著顯著的變化。在精度要求較低的情況下，使用低精度格式進行訓練已成為一種趨勢。這不僅降低了硬件成本，還提高了能源效率。然而，這也對數(shù)據(jù)科學家提出了更高的要求，他們需要學會如何有效地利用這些低精度格式進行訓練。
綜上所述，全球AI算力報告揭示了AI領域的一個個秘密。在這個充滿機遇和挑戰(zhàn)的領域中，我們期待看到更多的創(chuàng)新和突破，以推動AI技術的進一步發(fā)展。
參考文獻：
[1] Epoch AI. (2024). Global AI computing resources report. [Online]. Available: https://epoch.ai/data/machine-learning-hardware-documentation#overview.
[2] 新智元. (2024). 全球AI算力報告揭秘：LLM最愛A100, 谷歌H100算力領先引爭議. [Online]. Available: https://xzz.ai/article/global-ai-report/.
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