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人工智能（AI）的不斷發(fā)展引發(fā)了芯片開發(fā)領域前所未有的軍備競賽。NVIDIA 在 ComputeX 2024 上發(fā)布的最新公告他們即將推出的 Rubin 架構 GPU 預計將于 2026 年發(fā)布，這只是這場不斷升級的戰(zhàn)斗中的最新一次。
和NVIDIA 的 Blackwell 和 Blackwell Ultra GPU一樣。該公司分別于 2024 年和 2025 年推出 GPU 和每兩年更新一次架構的承諾凸顯了該領域的驚人進步速度。
NVIDIA 首席執(zhí)行官黃仁勛斷言“我們的發(fā)展速度與世界吸收技術的速度一樣快，因此我們必須超越自己”，這句話聽起來很正確。這種加速的創(chuàng)新步伐雖然令人擔憂，但可以成為重大積極變化的推動力。
不過，這提出了一個關鍵問題：買家如何跟上不斷發(fā)布的新硬件？在本文中，我們將探討推動新芯片快速發(fā)展的因素，它們?nèi)绾问刮覀兪芤妫⒖紤]它如何推動大規(guī)模云遷移。
芯片制造商為何加大產(chǎn)量
有幾個關鍵因素推動了人們對更快、更強大的 AI 芯片的不懈追求。首先是生成式人工智能，大型語言模型，以及其他計算密集型應用程序導致處理器需求激增。
Gen AI 需要大量并行處理進行訓練和推理，而 GPU 非常適合。隨著 AI 模型變得越來越復雜和精密，對更快、更高效的芯片的需求呈指數(shù)級增長。
人工智能芯片市場競爭異常激烈，每家公司都力爭在性能、效率和功能方面超越其他公司，從而導致創(chuàng)新和產(chǎn)品發(fā)布的周期非?？臁?/p>
英特爾已公開承諾實施一項雄心勃勃的路線圖，即“四年五個節(jié)點“（5N4Y）”旨在加速新處理器技術的推出。這些節(jié)點包括英特爾 7、英特爾 4、英特爾 3、英特爾 20A 和英特爾 18A。英特爾 7 和英特爾 4 已經(jīng)推出，英特爾 3、20A 和 18A 預計將在規(guī)定的時間內(nèi)推出，而 18A 預計將于 2025 年推出。
這些節(jié)點已經(jīng)在不同的處理器中使用。英特爾 7用于英特爾的 Alder Lake 處理器，英特爾4用于Meteor Lake 處理器，而英特爾3則用于Sierra Forest 加工廠這些發(fā)布將之前每2年一個新節(jié)點的周期縮短了。
亞馬遜網(wǎng)絡服務 (AWS)、微軟和谷歌正在開發(fā)自己的定制芯片，用于人工智能和云計算。AWS 已經(jīng)開發(fā)了多款內(nèi)部芯片，包括：
Graviton 處理器由亞馬遜于 2015 年收購的 Annapurna Labs 設計。AWS 還推出了專門針對 AI 工作負載的 Trainium 和 Inferentia 芯片。
微軟正在開發(fā)自己的AI芯片以減少對 NVIDIA 的依賴并降低成本。此外，微軟一直在開發(fā)定制網(wǎng)絡設備以優(yōu)化其 Azure 基礎設施。
谷歌也涉足定制芯片領域，其張量處理單元（TPU）已在 AI 應用方面得到廣泛認可。谷歌一直與博通合作設計定制 AI 芯片，并計劃開發(fā)更先進的服務器處理器。
雖然競爭、創(chuàng)新和許多其他關鍵因素促使芯片生產(chǎn)周期縮短，但這項創(chuàng)新正在影響云計算的兩個基本問題：環(huán)境可持續(xù)性以及內(nèi)部部署與云管理服務之爭。
芯片的快速進步和人工智能的環(huán)境可持續(xù)性
芯片開發(fā)周期縮短的一個關鍵方面是重新關注能源效率。正如我最近所說，在競相提供最強大的 AI 處理器的過程中，制造商越來越意識到環(huán)境可持續(xù)性是關鍵的區(qū)別因素。
開發(fā)周期的縮短意味著節(jié)能技術的創(chuàng)新可以快速融入新芯片，從而帶來更環(huán)保的AI解決方案。例如，NVIDIA一直在降低其GPU的功耗，同時提高吞吐量。
這種向更環(huán)保的人工智能硬件的轉變對地球來說是一項重大勝利。人工智能處理的能源密集型性質引發(fā)了人們對該行業(yè)碳足跡的擔憂。然而，芯片開發(fā)的加速步伐有助于緩解這一問題，因為它不斷提高節(jié)能效果，減少人工智能的有害影響。
可以說，人工智能完美地體現(xiàn)了性能改進如何與環(huán)境可持續(xù)性保持一致。在訓練 LLM 時，降低計算成本所帶來的性能和競爭優(yōu)勢要求制造商在設計階段優(yōu)先考慮環(huán)境因素。
本地還是 GPU 云端？
雖然縮短芯片周期對環(huán)境的好處顯而易見，但快速的創(chuàng)新步伐也給企業(yè)和個人帶來了挑戰(zhàn)。跟上最新硬件的步伐越來越困難和昂貴，這使得云計算成為關鍵的推動因素。
對于許多買家來說，投資昂貴的硬件，幾乎肯定會在幾個月內(nèi)被更先進的芯片所超越，這種前景是不可取的。
不斷的升級循環(huán)
由于企業(yè)難以跟上最新芯片的步伐，這可能會導致財務壓力和挫敗感。
AI 算力云為深度學習項目提供了獨特的解決方案?；谠频?GPU 服務平臺（例如捷智算平臺）幾乎可以無限地訪問用于 AI 和 HPC 工作負載的尖端 GPU，并提供套餐計劃，讓用戶在新硬件發(fā)布后過渡到更新和升級的硬件。此類解決方案有效地消除了投資昂貴且快速貶值的硬件的需要。
此外，云基礎設施的設計通?？紤]到能源效率，與本地設置相比，其優(yōu)化旨在降低電力消耗。再加上高速互聯(lián)網(wǎng)基礎設施的廣泛部署，這進一步降低了云 AI 解決方案的總體成本。
捷智算平臺等 AWS 替代方案提供靈活的定價模式，包括按需和專用環(huán)境。專用環(huán)境提供本地解決方案的優(yōu)勢（獨立和個性化資源），并具有云托管的額外優(yōu)勢，從而創(chuàng)建了一種可最大程度地為用戶創(chuàng)造價值的混合方法。
基于云的解決方案可確保 AI 項目的可擴展性，使它們能夠靈活調(diào)整計算資源以滿足不斷變化的需求。它們還消除了硬件前期資本支出的需要，從而降低了進入的財務門檻。此外，云提供商通常會負責維護和更新，從而使項目能夠專注于其核心任務。
對于個人而言，它們開辟了創(chuàng)造力和解決問題的新途徑。強大的人工智能模型以前只有擁有大量計算資源的人才能使用，現(xiàn)在任何有互聯(lián)網(wǎng)連接的人都可以使用。
說到這里，讓我們來討論一下跟上加速芯片發(fā)展的一些好處、風險和策略。
加速發(fā)展環(huán)境下資源優(yōu)化的有效策略
人工智能芯片開發(fā)速度的加快是一把雙刃劍。一方面，快速創(chuàng)新推動了進步，突破了人工智能所能實現(xiàn)的界限，為眾多行業(yè)開辟了新的可能性。人工智能芯片的進步轉化為更強大、更高效的人工智能模型，從而導致自然語言處理和機器人技術等領域的突破。
另一方面，這些快速的創(chuàng)新周期對人工智能初創(chuàng)企業(yè)和中小型人工智能企業(yè)構成了挑戰(zhàn)。不斷發(fā)布新硬件可能會讓消費者產(chǎn)生“升級疲勞”的感覺，消費者會感到壓力，需要不斷投資最新技術才能保持競爭力。
對于預算有限的小型項目來說，這尤其是一種負擔。此外，硬件的快速貶值可能會導致那些在當今芯片上投入巨資的人喪失競爭力。
為了應對這種快速發(fā)展的市場環(huán)境，人工智能中小企業(yè)需要采取戰(zhàn)略性的方法進行采購決策。以下是需要考慮的幾點：
優(yōu)先考慮需求而非新穎性：在投資新硬件之前，請仔細評估您的具體要求?？紤]您將運行的 AI 工作負載類型以及實現(xiàn)目標所需的性能水平。避免陷入炒作周期，專注于滿足您需求的解決方案。
擁抱云解決方案：如前所述，云計算提供了一種靈活且經(jīng)濟高效的替代方案，可以替代購買和維護昂貴的硬件。通過利用基于云的 AI 資源，您可以訪問尖端技術，而無需承擔所有權、升級和維護的負擔。
考慮租賃或訂閱模式：許多硬件供應商現(xiàn)在提供租賃或訂閱模式，允許用戶以可預測的月費使用最新技術。與直接購買相比，這可能是一種更實惠的選擇，尤其是對于工作量波動的企業(yè)而言。
隨時了解最新信息：關注行業(yè)新聞并參加相關會議或網(wǎng)絡研討會，了解 AI 硬件的最新發(fā)展。這將幫助您決定何時升級以及投資哪些技術。
人工智能芯片發(fā)展的加速既帶來了機遇，也帶來了挑戰(zhàn)。通過了解優(yōu)勢和風險并采取戰(zhàn)略性采購決策方法，人工智能中小企業(yè)可以利用不斷變化的行業(yè)。
要以有競爭力的價格獲得最新的 NVIDIA GPU，無需預付費用，請使用捷智算平臺的 GPU 云。我們提供最新的 GPU，并讓您了解最新的 AI 硬件發(fā)展情況。
