隨著AI大模型的迅速崛起，計算的核心從CPU悄然轉(zhuǎn)向了GPU。一場前所未有的技術(shù)革命正在醞釀，而這場革命的主角正是GPU。這并非簡單的硬件升級，而是對整個云計算生態(tài)的重新定義。
全球科技巨頭正在GPU市場展開一場殊死搏斗。AMD、英特爾、華為，各家都在傾盡全力，試圖在這個高速增長的領(lǐng)域撼動英偉達的霸主地位。
隨著GPU和ASIC等硬件的發(fā)展，我們不僅見證了計算架構(gòu)的革命，也看到了這些技術(shù)如何推動人工智能從理論走向?qū)嵺`的進程。這種設(shè)計哲學(xué)的轉(zhuǎn)變，從注重通用計算能力轉(zhuǎn)向滿足特定計算需求的高效能，不僅加速了AI應(yīng)用的研發(fā)和部署，也大大擴展了AI技術(shù)的應(yīng)用場景。
大模型潛力巨大，對智算能力的需求激增。但一個大規(guī)模的高性能智算集群，除了要GPU打底之外，網(wǎng)絡(luò)、存儲、甚至調(diào)度、加速引擎等軟件能力，也成為了很多企業(yè)擁抱大模型的攔路虎。
自2020年以來，人工智能的爆發(fā)式增長顯然推動了半工業(yè)的發(fā)展。基于GPU的人工智能處理需要盡可能強大，但只有依靠頂級互連，系統(tǒng)才能達到最佳狀態(tài)。
在人工智能計算架構(gòu)的布局中，CPU與加速芯片協(xié)同工作的模式已成為一種典型的AI部署方案。CPU扮演基礎(chǔ)算力的提供者角色，而加速芯片則負責提升計算性能，助力算法高效執(zhí)行。
如今，人工智能的硬件和軟件應(yīng)用已經(jīng)發(fā)展成為專為優(yōu)化人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作而設(shè)計的。其中包括神經(jīng)處理單元(NPU)，它們在加速人工智能任務(wù)方面的能力通常與圖形處理單元(GPU)相媲美。
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，F(xiàn)PGA的可編程性優(yōu)勢逐漸凸顯，特別是在需要頻繁調(diào)整底層模型的人工智能推理場景中。
近年來，國內(nèi)AI企業(yè)在面臨重重挑戰(zhàn)的情況下，依然展現(xiàn)出頑強的創(chuàng)新精神和技術(shù)突破。盡管在技術(shù)積累和產(chǎn)業(yè)生態(tài)方面起步較晚，但憑借政策支持、資本投入、市場需求的強勁推動，中國的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)正在迅速崛起。
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，GPU作為重要的算力支撐時常被提及。國內(nèi)外重要的GPU芯片公司也為人熟知，包括英偉達、AMD、英特爾，景嘉微、海光信息、天數(shù)智芯、摩爾線程等。
去年開始，整個PC產(chǎn)業(yè)鏈，自上而下地都在為AI PC造勢。從處理器端的英特爾、AMD、高通等開始，到下游終端廠商，宣傳上清一色的AI PC概念。
智能化應(yīng)用數(shù)量的增長對GPU算力資源的需求越來越多。NVIDIA雖然提供了GPU虛擬化和多GPU實例切分方案等，依然無法滿足自由定義虛擬GPU和整個企業(yè)GPU資源的共享復(fù)用需求。
