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人工智能（AI）的不斷發(fā)展引發(fā)了芯片開(kāi)發(fā)領(lǐng)域前所未有的軍備競(jìng)賽。NVIDIA 在 ComputeX 2024 上發(fā)布的最新公告他們即將推出的 Rubin 架構(gòu) GPU 預(yù)計(jì)將于 2026 年發(fā)布，這只是這場(chǎng)不斷升級(jí)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?jī)赡旮乱淮渭軜?gòu)的承諾凸顯了該領(lǐng)域的驚人進(jìn)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(shù)的速度一樣快，因此我們必須超越自己”，這句話(huà)聽(tīng)起來(lái)很正確。這種加速的創(chuàng)新步伐雖然令人擔(dān)憂(yōu)，但可以成為重大積極變化的推動(dòng)力。

不過(guò)，這提出了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：買(mǎi)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(dòng)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(dòng)大規(guī)模云遷移。

芯片制造商為何加大產(chǎn)量

有幾個(gè)關(guān)鍵因素推動(dòng)了人們對(duì)更快、更強(qiáng)大的 AI 芯片的不懈追求。首先是生成式人工智能，大型語(yǔ)言模型，以及其他計(jì)算密集型應(yīng)用程序?qū)е绿幚砥餍枨蠹ぴ觥?/p>

Gen AI 需要大量并行處理進(jìn)行訓(xùn)練和推理，而 GPU 非常適合。隨著 AI 模型變得越來(lái)越復(fù)雜和精密，對(duì)更快、更高效的芯片的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

人工智能芯片市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)異常激烈，每家公司都力爭(zhēng)在性能、效率和功能方面超越其他公司，從而導(dǎo)致創(chuàng)新和產(chǎn)品發(fā)布的周期非常快。

英特爾已公開(kāi)承諾實(shí)施一項(xiàng)雄心勃勃的路線圖，即“四年五個(gè)節(jié)點(diǎn)“（5N4Y）”旨在加速新處理器技術(shù)的推出。這些節(jié)點(diǎn)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(yù)計(jì)將在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)推出，而 18A 預(yù)計(jì)將于 2025 年推出。

這些節(jié)點(diǎn)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(gè)新節(jié)點(diǎn)的周期縮短了。

亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù) (AWS)、微軟和谷歌正在開(kāi)發(fā)自己的定制芯片，用于人工智能和云計(jì)算。AWS 已經(jīng)開(kāi)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(gòu)的 Annapurna Labs 設(shè)計(jì)。AWS 還推出了專(zhuān)門(mén)針對(duì) AI 工作負(fù)載的 Trainium 和 Inferentia 芯片。

微軟正在開(kāi)發(fā)自己的AI芯片以減少對(duì) NVIDIA 的依賴(lài)并降低成本。此外，微軟一直在開(kāi)發(fā)定制網(wǎng)絡(luò)設(shè)備以?xún)?yōu)化其 Azure 基礎(chǔ)設(shè)施。

谷歌也涉足定制芯片領(lǐng)域，其張量處理單元（TPU）已在 AI 應(yīng)用方面得到廣泛認(rèn)可。谷歌一直與博通合作設(shè)計(jì)定制 AI 芯片，并計(jì)劃開(kāi)發(fā)更先進(jìn)的服務(wù)器處理器。

雖然競(jìng)爭(zhēng)、創(chuàng)新和許多其他關(guān)鍵因素促使芯片生產(chǎn)周期縮短，但這項(xiàng)創(chuàng)新正在影響云計(jì)算的兩個(gè)基本問(wèn)題：環(huán)境可持續(xù)性以及內(nèi)部部署與云管理服務(wù)之爭(zhēng)。

芯片的快速進(jìn)步和人工智能的環(huán)境可持續(xù)性

芯片開(kāi)發(fā)周期縮短的一個(gè)關(guān)鍵方面是重新關(guān)注能源效率。正如我最近所說(shuō)，在競(jìng)相提供最強(qiáng)大的 AI 處理器的過(guò)程中，制造商越來(lái)越意識(shí)到環(huán)境可持續(xù)性是關(guān)鍵的區(qū)別因素。

開(kāi)發(fā)周期的縮短意味著節(jié)能技術(shù)的創(chuàng)新可以快速融入新芯片，從而帶來(lái)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(shí)提高吞吐量。

這種向更環(huán)保的人工智能硬件的轉(zhuǎn)變對(duì)地球來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)重大勝利。人工智能處理的能源密集型性質(zhì)引發(fā)了人們對(duì)該行業(yè)碳足跡的擔(dān)憂(yōu)。然而，芯片開(kāi)發(fā)的加速步伐有助于緩解這一問(wèn)題，因?yàn)樗粩嗵岣吖?jié)能效果，減少人工智能的有害影響。

可以說(shuō)，人工智能完美地體現(xiàn)了性能改進(jìn)如何與環(huán)境可持續(xù)性保持一致。在訓(xùn)練 LLM 時(shí)，降低計(jì)算成本所帶來(lái)的性能和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)要求制造商在設(shè)計(jì)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(duì)環(huán)境的好處顯而易見(jiàn)，但快速的創(chuàng)新步伐也給企業(yè)和個(gè)人帶來(lái)了挑戰(zhàn)。跟上最新硬件的步伐越來(lái)越困難和昂貴，這使得云計(jì)算成為關(guān)鍵的推動(dòng)因素。

對(duì)于許多買(mǎi)家來(lái)說(shuō)，投資昂貴的硬件，幾乎肯定會(huì)在幾個(gè)月內(nèi)被更先進(jìn)的芯片所超越，這種前景是不可取的。

• 不斷的升級(jí)循環(huán)

• 由于企業(yè)難以跟上最新芯片的步伐，這可能會(huì)導(dǎo)致財(cái)務(wù)壓力和挫敗感。

AI 算力云為深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目提供了獨(dú)特的解決方案。基于云的 GPU 服務(wù)平臺(tái)（例如捷智算平臺(tái)）幾乎可以無(wú)限地訪問(wèn)用于 AI 和 HPC 工作負(fù)載的尖端 GPU，并提供套餐計(jì)劃，讓用戶(hù)在新硬件發(fā)布后過(guò)渡到更新和升級(jí)的硬件。此類(lèi)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(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)通常考慮到能源效率，與本地設(shè)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(chǔ)設(shè)施的廣泛部署，這進(jìn)一步降低了云 AI 解決方案的總體成本。

捷智算平臺(tái)等 AWS 替代方案提供靈活的定價(jià)模式，包括按需和專(zhuān)用環(huán)境。專(zhuān)用環(huán)境提供本地解決方案的優(yōu)勢(shì)（獨(dú)立和個(gè)性化資源），并具有云托管的額外優(yōu)勢(shì)，從而創(chuàng)建了一種可最大程度地為用戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值的混合方法。

基于云的解決方案可確保 AI 項(xiàng)目的可擴(kuò)展性，使它們能夠靈活調(diào)整計(jì)算資源以滿(mǎn)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(jìn)入的財(cái)務(wù)門(mén)檻。此外，云提供商通常會(huì)負(fù)責(zé)維護(hù)和更新，從而使項(xiàng)目能夠?qū)Ｗ⒂谄浜诵娜蝿?wù)。

對(duì)于個(gè)人而言，它們開(kāi)辟了創(chuàng)造力和解決問(wèn)題的新途徑。強(qiáng)大的人工智能模型以前只有擁有大量計(jì)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(shuō)到這里，讓我們來(lái)討論一下跟上加速芯片發(fā)展的一些好處、風(fēng)險(xiǎn)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(kāi)發(fā)速度的加快是一把雙刃劍。一方面，快速創(chuàng)新推動(dòng)了進(jìn)步，突破了人工智能所能實(shí)現(xiàn)的界限，為眾多行業(yè)開(kāi)辟了新的可能性。人工智能芯片的進(jìn)步轉(zhuǎn)化為更強(qiáng)大、更高效的人工智能模型，從而導(dǎo)致自然語(yǔ)言處理和機(jī)器人技術(shù)等領(lǐng)域的突破。

另一方面，這些快速的創(chuàng)新周期對(duì)人工智能初創(chuàng)企業(yè)和中小型人工智能企業(yè)構(gòu)成了挑戰(zhàn)。不斷發(fā)布新硬件可能會(huì)讓消費(fèi)者產(chǎn)生“升級(jí)疲勞”的感覺(jué)，消費(fèi)者會(huì)感到壓力，需要不斷投資最新技術(shù)才能保持競(jìng)爭(zhēng)力。

對(duì)于預(yù)算有限的小型項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，這尤其是一種負(fù)擔(dān)。此外，硬件的快速貶值可能會(huì)導(dǎo)致那些在當(dāng)今芯片上投入巨資的人喪失競(jìng)爭(zhēng)力。

為了應(yīng)對(duì)這種快速發(fā)展的市場(chǎng)環(huán)境，人工智能中小企業(yè)需要采取戰(zhàn)略性的方法進(jìn)行采購(gòu)決策。以下是需要考慮的幾點(diǎn)：

優(yōu)先考慮需求而非新穎性：在投資新硬件之前，請(qǐng)仔細(xì)評(píng)估您的具體要求。考慮您將運(yùn)行的 AI 工作負(fù)載類(lèi)型以及實(shí)現(xiàn)目標(biāo)所需的性能水平。避免陷入炒作周期，專(zhuān)注于滿(mǎn)足您需求的解決方案。

擁抱云解決方案：如前所述，云計(jì)算提供了一種靈活且經(jīng)濟(jì)高效的替代方案，可以替代購(gòu)買(mǎi)和維護(hù)昂貴的硬件。通過(guò)利用基于云的 AI 資源，您可以訪問(wèn)尖端技術(shù)，而無(wú)需承擔(dān)所有權(quán)、升級(jí)和維護(hù)的負(fù)擔(dān)。

考慮租賃或訂閱模式：許多硬件供應(yīng)商現(xiàn)在提供租賃或訂閱模式，允許用戶(hù)以可預(yù)測(cè)的月費(fèi)使用最新技術(shù)。與直接購(gòu)買(mǎi)相比，這可能是一種更實(shí)惠的選擇，尤其是對(duì)于工作量波動(dòng)的企業(yè)而言。

隨時(shí)了解最新信息：關(guān)注行業(yè)新聞并參加相關(guān)會(huì)議或網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)，了解 AI 硬件的最新發(fā)展。這將幫助您決定何時(shí)升級(jí)以及投資哪些技術(shù)。

人工智能芯片發(fā)展的加速既帶來(lái)了機(jī)遇，也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。通過(guò)了解優(yōu)勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)并采取戰(zhàn)略性采購(gòu)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(jìng)爭(zhēng)力的價(jià)格獲得最新的 NVIDIA GPU，無(wú)需預(yù)付費(fèi)用，請(qǐng)使用捷智算平臺(tái)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。