美国开放人工智能研究中央（OpenAI）首席履行官山姆·奥特曼等人认为，人工智能（AI）将从底子上转变世界经济，拥有强盛的计较芯片供给能力至关主要。芯片是鞭策AI行业成长的主要因素，其机能及运算能力直接影响着AI技能的前进及运用远景。

　　英国《天然》杂志网站于近日的报导中指出，工程师正竞相开发包括图形处置惩罚单位（GPU）等于内的尖端芯片，以满意将来AI的计较需求。

　　GPU加速呆板进修运算速率

　　GPU是英伟达公司标记性的计较机芯片。传统中心处置惩罚单位（CPU）按挨次处置惩罚指令，而GPU可并行处置惩罚更多指令，是以可漫衍式练习步伐，从而年夜年夜加速呆板进修的运算速率。

　　2022年，英伟达公司Hopper超等芯片于MLPerf上击败了包括图象分类及语音辨认于内所有种别的竞争敌手。MLPerf是国际上最权势巨子、最有影响力的AI基准测试之一，被誉为“AI界奥运会”。

　　本年3月，英伟达正式展示了机能更优秀的新一代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。跟着技能成长，GPU变患上愈来愈年夜，假如不克不及更年夜，就把更多GPU组合于一路，酿成更年夜的虚拟GPU。Blackwell就是于统一个芯片上集成为了两个GPU，新架构将经由过程芯片与芯片间的毗连技能，一步步构建出更年夜型AI超算集群。

　　假如要练习一个拥有1.8万亿个参数的GPT模子，需要8000块Hopper芯片，耗能15兆瓦，用时3个月。假如利用Blackwell芯片，只需2000块，耗能4兆瓦，就能于一样的时间内完成使命。

　　AI芯片市场连续增加，英伟达今朝供给了此中80%以上的产物。2023年，该公司售出55万块Hopper芯片。近日，该公司市值初次冲破3万亿美元，逾越苹果，仅次在微软，成为全世界市值第二高的公司。

　　多种芯片竞相涌现

　　只管GPU一直是AI革命的焦点，但它们并不是是独一“主角”。跟着AI运用的激增，AI芯片的种类也于激增，现场可编程门阵列（FPGA）堪称“桂林一枝”。

　　FPGA是一种于计较及数字电路范畴广泛运用的硬件装备。它以怪异的可编程性及矫捷性，成为嵌入式体系、高机能计较处置惩罚等多种运用的抱负选择。

　　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，不管是洗衣机传感器还有是用在指导主动驾驶汽车的AI。不外，与拥有不成调治电路的AI芯片（如GPU）比拟，FPGA运行速率相对于更慢、效率更低。但FPGA对于处置惩罚某些使命（如粒子对于撞机孕育发生的数据）颇有用。英伟达加快计较集团产物营销总监戴维·萨尔瓦托指出，FPGA的易编程性也对于原型设计颇有帮忙。

　　张量处置惩罚单位（TPU）则是google公司专为神经收集呆板进修而定制的芯片，旨于履行矩阵计较及张量操作。TPU作为google深度进修框架TensorFlow的加快器在2016年初次推出，其设计方针是提供低功耗、高效能的矩阵运算，以满意年夜范围呆板进修及神经收集练习的需求。TPU于机能与能效之间取患了优良均衡。它们的功耗相对于较低，这对于在年夜范围数据中央及于挪动装备上的运用至关主要。

　　此外，元宇宙平台也于自力开发本身的芯片。google、英特尔及高通建立了UXL基金会，用以开发一套撑持多种AI加快器芯片的软件及东西，以此匹敌英伟达的GPU。

　　固然，GPU等AI芯片的鼓起其实不象征着传统CPU的闭幕，二者互相扬长避短已经成年夜势所趋。例如，有一个版本的Blackwell芯片就让GPU与CPU联袂；世界上最强盛的超等计较机之1、位在美国田纳西州橡树岭国度试验室的“前沿”也依靠CPU及GPU的联合，来履行高机能计较。

　　思量到已往十年芯片范畴翻天覆地的变化，工程师们可能很难猜测芯片的将来。未来可能会研制出利用光而非电子的光学芯片，或者量子计较芯片，而进一步晋升芯片机能，将加快AI于科学范畴的运用。（记者 刘霞）