GPU

隨著AI大模型的迅速崛起,計(jì)算的核心從CPU悄然轉(zhuǎn)向了GPU。一場(chǎng)前所未有的技術(shù)革命正在醞釀,而這場(chǎng)革命的主角正是GPU。這并非簡(jiǎn)單的硬件升級(jí),而是對(duì)整個(gè)云計(jì)算生態(tài)的重新定義。
隨著GPU和ASIC等硬件的發(fā)展,我們不僅見(jiàn)證了計(jì)算架構(gòu)的革命,也看到了這些技術(shù)如何推動(dòng)人工智能從理論走向?qū)嵺`的進(jìn)程。這種設(shè)計(jì)哲學(xué)的轉(zhuǎn)變,從注重通用計(jì)算能力轉(zhuǎn)向滿足特定計(jì)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(kuò)展了AI技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。
大模型潛力巨大,對(duì)智算能力的需求激增。但一個(gè)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(chǔ)、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(lái),人工智能的爆發(fā)式增長(zhǎng)顯然推動(dòng)了半工業(yè)的發(fā)展?;贕PU的人工智能處理需要盡可能強(qiáng)大,但只有依靠頂級(jí)互連,系統(tǒng)才能達(dá)到最佳狀態(tài)。
在人工智能計(jì)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(fù)責(zé)提升計(jì)算性能,助力算法高效執(zhí)行。
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