作者：Jeff Wittich，Ampere Computing 首席產(chǎn)品官
人工智能的應(yīng)用正在不斷深入各行各業(yè)，而 2023 年正是爆發(fā)性的一年。麥肯錫的一項(xiàng)研究顯示，受訪者表示期待人工智能能夠推動(dòng)所在行業(yè)的轉(zhuǎn)型。其中 22% 的受訪者表示經(jīng)常在工作中使用人工智能;對(duì)于已經(jīng)采用人工智能的企業(yè)機(jī)構(gòu)，40% 的受訪者表示公司有望增加在人工智能領(lǐng)域的投資。
隨著人工智能應(yīng)用和投資的蓬勃增長(zhǎng)，新的挑戰(zhàn)也隨之而來(lái)?；趯?duì)人工智能使用的預(yù)期增加，我們預(yù)測(cè) 2024 年將出現(xiàn)三個(gè)重塑計(jì)算格局的趨勢(shì)。
趨勢(shì)一：AI 推理和大規(guī)模部署將成新重點(diǎn)
進(jìn)入 2024 年，企業(yè)對(duì)人工智能的關(guān)注重點(diǎn)將發(fā)生轉(zhuǎn)變，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始訓(xùn)練轉(zhuǎn)向具備生產(chǎn)力和實(shí)用性的應(yīng)用，即 AI 推理。與 AI 訓(xùn)練不同，AI 推理可能需要高出 10 倍的算力，如此一來(lái)，大規(guī)模部署人工智能的能力將變得日益重要。為了實(shí)現(xiàn)這種大規(guī)模部署，性能、成本和可用性將成為關(guān)鍵因素。因此在這個(gè)階段，企業(yè)將尋求圖形處理單元(GPU)的替代方案，優(yōu)先考慮能夠更高效、更具性價(jià)比地進(jìn)行 AI 推理模型的技術(shù)。
趨勢(shì)二：可持續(xù)性和能效在人工智能中的重要性日益凸顯
我們準(zhǔn)確預(yù)言了 2023 年將重點(diǎn)聚焦可持續(xù)發(fā)展，并且電力供應(yīng)形勢(shì)有時(shí)甚至比人們預(yù)期的更為嚴(yán)峻。如今的數(shù)據(jù)中心常?？嘤谀茉葱枨蟮貌坏綕M足。回顧 2023 年，能源成本不斷飆升，因此可持續(xù)性問(wèn)題無(wú)論在公共云還是私有云中都變得愈發(fā)重要。企業(yè)投資于能夠減少能耗和用水的產(chǎn)品與舉措，并尋求能夠在現(xiàn)有條件下獲得更多算力的解決方案。到 2024 年，人工智能的廣泛應(yīng)用將導(dǎo)致算力需求的進(jìn)一步爆發(fā)，可持續(xù)性和效率將成為擴(kuò)張的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。在新的一年中，數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商需要以效率為先，避免對(duì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響。
趨勢(shì)三：計(jì)算和數(shù)據(jù)處理將變得更加分散且復(fù)雜
人工智能的興起，讓曾經(jīng)“簡(jiǎn)單”的設(shè)備變得越來(lái)越智能，具備計(jì)算能力的設(shè)備數(shù)量也實(shí)現(xiàn)了空前增長(zhǎng)。為了實(shí)時(shí)處理這些設(shè)備的數(shù)據(jù)，高性能計(jì)算在公共云、私有云，以及邊緣均得到了廣泛部署。相對(duì)于中央?yún)^(qū)域(Centralized Regions)相比，超級(jí)本地區(qū)域(Super-local Areas)對(duì)計(jì)算的需求更大。五年前，面對(duì)這些復(fù)雜的環(huán)境和它們所需的解決方案，業(yè)界還尚無(wú)對(duì)策;現(xiàn)在，越來(lái)越多的專業(yè)解決方案提供商都在嘗試解決這一挑戰(zhàn)。然而，只有少數(shù)兼?zhèn)渥吭降募夹g(shù)與能力的企業(yè)能夠成功開(kāi)辟計(jì)算的新時(shí)代，為行業(yè)發(fā)展提供所需的規(guī)模、性能與能效，而這些企業(yè)也將在 2024 年的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。
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