英偉達(dá)AI芯片性能飆升：打破摩爾定律，重塑AI未來(lái)
國(guó)際消費(fèi)電子展（CES）近日在拉斯維加斯舉行，英偉達(dá)CEO黃仁勛在面向萬(wàn)人的主題演講后接受TechCrunch采訪時(shí)表示，其公司AI芯片的性能提升速度已遠(yuǎn)超數(shù)十年來(lái)推動(dòng)計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)步的“摩爾定律”設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)。這一突破性的進(jìn)展，無(wú)疑將重塑AI的未來(lái)。
自戈登·摩爾于1965年提出“摩爾定律”以來(lái)，計(jì)算機(jī)芯片上的晶體管數(shù)量大約每年翻一番，從而使芯片性能也大致翻一番。這一預(yù)測(cè)基本實(shí)現(xiàn)了，并在幾十年里推動(dòng)了計(jì)算機(jī)性能的快速提升和成本的急劇下降。然而，隨著科技的進(jìn)步，這一定律的發(fā)展速度逐漸放緩。而英偉達(dá)的AI芯片，正以驚人的速度突破這一限制。
黃仁勛聲稱，英偉達(dá)的AI芯片正以自身的加速節(jié)奏發(fā)展。其最新的數(shù)據(jù)中心超級(jí)芯片在運(yùn)行AI推理工作負(fù)載方面的速度比上一代產(chǎn)品快30多倍。這一進(jìn)步并非偶然，而是英偉達(dá)持續(xù)創(chuàng)新，從架構(gòu)、芯片、系統(tǒng)、庫(kù)和算法等多方面進(jìn)行突破的結(jié)果。
黃仁勛提出的“超摩爾定律”觀點(diǎn)，正是對(duì)當(dāng)前AI發(fā)展現(xiàn)狀的精準(zhǔn)描繪。他認(rèn)為，當(dāng)前AI領(lǐng)域存在三大擴(kuò)展定律：預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練和推理時(shí)計(jì)算。預(yù)訓(xùn)練階段，AI模型從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式；后訓(xùn)練階段，通過(guò)人類反饋等方法微調(diào)模型；推理時(shí)計(jì)算則讓模型在回答每個(gè)問(wèn)題后有更多時(shí)間“思考”。隨著計(jì)算能力的提升，AI推理成本將逐步降低，類似于摩爾定律推動(dòng)計(jì)算成本下降的歷史進(jìn)程。
英偉達(dá)的H100芯片曾是科技公司訓(xùn)練AI模型的首選，但隨著科技公司更加關(guān)注推理，一些人開(kāi)始質(zhì)疑英偉達(dá)昂貴的芯片是否還能保持領(lǐng)先地位。然而，GB200 NVL72的推出，在運(yùn)行AI推理工作負(fù)載方面的速度比英偉達(dá)之前最暢銷的芯片H100快30到40倍，無(wú)疑給了質(zhì)疑者一記重拳。黃仁勛表示，這種性能的飛躍意味著像OpenAI的o3這樣在推理階段使用大量計(jì)算的AI推理模型，其成本將隨著時(shí)間的推移而降低。
然而，英偉達(dá)的突破并非終點(diǎn)，而是新的起點(diǎn)。黃仁勛表示，他總體上專注于創(chuàng)造性能更強(qiáng)的芯片，而性能更強(qiáng)的芯片從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看會(huì)帶來(lái)更低的價(jià)格。他認(rèn)為，AI推理模型可以用于為AI模型的預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練創(chuàng)建更好的數(shù)據(jù)，這將是未來(lái)降低AI成本的關(guān)鍵。
過(guò)去的一年里，我們確實(shí)看到了AI模型的價(jià)格大幅下降，部分原因是英偉達(dá)等硬件公司的計(jì)算技術(shù)突破。黃仁勛對(duì)此持樂(lè)觀態(tài)度，他預(yù)計(jì)這種趨勢(shì)將隨著AI推理模型的發(fā)展而繼續(xù)下去。他聲稱他今天的AI芯片比10年前的產(chǎn)品好1000倍，這是一個(gè)比“摩爾定律”設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)快得多的速度，他表示他認(rèn)為這種速度沒(méi)有停止的跡象。
總的來(lái)說(shuō)，英偉達(dá)的AI芯片性能飆升，打破了“摩爾定律”的限制，為AI領(lǐng)域帶來(lái)了巨大的變革。這一突破不僅提升了英偉達(dá)在硬件市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力，也為其他科技公司提供了更強(qiáng)大的工具來(lái)訓(xùn)練和運(yùn)行AI模型。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，我們期待看到一個(gè)更加智能、成本更低的未來(lái)。
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