磨削技術(shù)
Nvidia成為人工智能超級大國的芯片制造商 |
| 發(fā)布時(shí)間：2023/5/27 |
| 計算機芯片設計公司Nvidia的股價(jià)本周飆升，使該公司的估值接近萬(wàn)億美元大關(guān)。 周三晚些時(shí)候發(fā)布的最新季度業(yè)績(jì)引發(fā)了這一激增。該公司表示正在提高芯片產(chǎn)量以滿(mǎn)足“激增的需求”。 Nvidia已經(jīng)開(kāi)始主導人工智能 (AI) 系統中使用的芯片市場(chǎng)。  去年11月ChatGPT上市后，對該領(lǐng)域的興趣達到了瘋狂的水平，這給技術(shù)行業(yè)帶來(lái)了巨大的震動(dòng)。 從幫助演講到計算機編碼和烹飪，ChatGPT 已被證明是一種廣受歡迎的AI應用。 但如果沒(méi)有強大的計算機硬件，尤其是總部位于加利福尼亞的Nvidia的計算機芯片，這一切都不可能實(shí)現。 Nvidia硬件最初以制造處理圖形的計算機芯片類(lèi)型而聞名，特別是用于計算機游戲，它是當今大多數 AI 應用程序的基礎。 Gartner的半導體行業(yè)分析師 Alan Priestley說(shuō)：“它是領(lǐng)先的技術(shù)參與者，能夠實(shí)現這種叫做人工智能的新事物?！?br /> “Nvidia之于A(yíng)I幾乎就像英特爾之于PC，”TechInsights分析師 Dan Hutcheson補充道。 ChatGPT使用10,000個(gè)Nvidia的圖形處理單元(GPU) 進(jìn)行訓練，這些單元聚集在屬于Microsoft的超級計算機中。 Nvidia加速計算總經(jīng)理兼副總裁伊恩·巴克(Ian Buck)表示：“它是眾多超級計算機中的一種——有些是公開(kāi)的，有些不是——使用Nvidia GPU構建，用于各種科學(xué)和人工智能用例?！?br /> CB Insights最近的一份報告指出，Nvidia擁有大約95%的機器學(xué)習GPU市場(chǎng)。 它的AI芯片也在為數據中心設計的系統中銷(xiāo)售，每個(gè)芯片的價(jià)格約為10,000美元（8,000英鎊），但其最新和最強大版本的售價(jià)要高得多。 那么Nvidia是如何成為AI革命的核心參與者的呢？ 簡(jiǎn)而言之，大膽押注自己的技術(shù)加上一些好的時(shí)機。 現任 Nvidia首席執行官的黃仁勛早在1993年就是其創(chuàng )始人之一。 現任 Nvidia首席執行官的黃仁勛早在1993年就是其創(chuàng )始人之一。當時(shí)，Nvidia專(zhuān)注于為游戲和其他應用程序制作更好的圖形。 1999年，它開(kāi)發(fā)了GPU來(lái)增強計算機的圖像顯示。 GPU擅長(cháng)同時(shí)處理許多小任務(wù)（例如處理屏幕上的數百萬(wàn)像素）——這一過(guò)程稱(chēng)為并行處理。 2006年，斯坦福大學(xué)的研究人員發(fā)現GPU有另一種用途——它們可以加速數學(xué)運算，這是常規處理芯片無(wú)法做到的。 正是在那一刻，黃先生做出了對我們所知的人工智能發(fā)展至關(guān)重要的決定。 他投入了Nvidia的資源來(lái)創(chuàng )建一種使GPU可編程的工具，從而為圖形以外的用途開(kāi)放了它們的并行處理能力。 該工具被添加到Nvida的計算機芯片中。對于電腦游戲玩家來(lái)說(shuō)，這是一種他們不需要的功能，甚至可能都沒(méi)有意識到， 正是這種能力幫助激發(fā)了現代人工智能的早期突破。 2012年，Alexnet亮相——一種可以對圖像進(jìn)行分類(lèi)的AI。Alexnet僅使用兩個(gè)Nvidia的可編程GPU進(jìn)行訓練。 訓練過(guò)程只用了幾天，而不是使用大量常規處理芯片可能需要幾個(gè)月的時(shí)間。 GPU可以大幅加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理的發(fā)現開(kāi)始在計算機科學(xué)家中傳播開(kāi)來(lái)，他們開(kāi)始購買(mǎi)它們來(lái)運行這種新型工作負載。 “人工智能找到了我們，”巴克先生說(shuō)。 Nvidia通過(guò)投資開(kāi)發(fā)更適合AI的新型GPU以及更多使該技術(shù)易于使用的軟件來(lái)發(fā)揮其優(yōu)勢。 十年后，數十億美元后，ChatGPT出現了——一種可以對問(wèn)題做出奇怪的人類(lèi)反應的人工智能。 AI 初創(chuàng )公司Metaphysic使用AI技術(shù)制作名人和其他人的逼真視頻。它的湯姆克魯斯深度造假在2021年引起了轟動(dòng)。 為了訓練和運行其模型，它使用了數百個(gè)Nvidia GPU，其中一些從Nvidia購買(mǎi)，另一些則通過(guò)云計算服務(wù)訪(fǎng)問(wèn)。 “在我們所做的事情上，除了Nvidia之外別無(wú)選擇，”其聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席執行官湯姆格雷厄姆說(shuō)?！八h遠領(lǐng)先于曲線(xiàn)?！?br /> 然而，雖然 Nvidia的主導地位目前看起來(lái)穩固，但長(cháng)期來(lái)看更難預測。TIRIAS Research的另一位行業(yè)分析師Kevin Krewell 指出：“Nvidia背負著(zhù)每個(gè)人都想打倒的目標?！?br /> 其他大型半導體公司提供了一些競爭。AMD 和英特爾都以制造中央處理器(CPU)而聞名，但它們也為人工智能應用制造專(zhuān)用GPU（英特爾最近才加入競爭）。 谷歌擁有張量處理單元 (TPU)，不僅用于搜索結果，還用于某些機器學(xué)習任務(wù)，而亞馬遜擁有用于訓練AI模型的定制芯片。 據說(shuō)微軟也在開(kāi)發(fā)AI芯片，Meta也有自己的AI芯片項目。 此外，數十年來(lái)首次出現計算機芯片初創(chuàng )企業(yè)，包括Cerebras、SambaNova Systems和Habana（被英特爾收購）。他們打算從頭開(kāi)始，為AI提供更好的GPU替代品。 總部位于英國的Graphcore生產(chǎn)其稱(chēng)為智能處理單元(IPU)的通用AI芯片，據稱(chēng)其具有更強的計算能力并且比GPU更便宜。 Graphcore成立于2016年，已獲得近7億美元（5.6億英鎊）的資金。 它的客戶(hù)包括四個(gè)美國能源部國家實(shí)驗室，它一直在敦促英國政府在一個(gè)新的超級計算機項目中使用它的芯片。 “[Graphcore]已經(jīng)構建了一個(gè)處理器來(lái)處理當今存在的AI，因為它會(huì )隨著(zhù)時(shí)間的推移而發(fā)展，”該公司的聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席執行官Nigel Toon說(shuō)。 他承認與英偉達這樣的巨頭競爭是一項挑戰。雖然Graphcore也有軟件可以讓其技術(shù)易于使用，但當世界已經(jīng)構建了在Nvidia GPU上運行的AI產(chǎn)品時(shí)，很難協(xié)調轉換。 Toon先生希望隨著(zhù)時(shí)間的推移，隨著(zhù)AI從尖端實(shí)驗轉向商業(yè)部署，具有成本效益的計算將開(kāi)始變得更加重要。 回到Nvidia，Ian Buck并不過(guò)分關(guān)注競爭。 “現在每個(gè)人都需要人工智能，”他說(shuō)?！坝善渌藳Q定他們將在哪里做出貢獻?！?br /> |
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