揭秘全球AI算力：A100霸榜，谷歌H100算力領(lǐng)先引爭(zhēng)議
隨著人工智能（AI）的飛速發(fā)展，全球算力增長(zhǎng)速度之快令人咋舌。據(jù)最新報(bào)告顯示，全球AI算力以每年43%的速度增長(zhǎng)，每1.9年翻一番。這一趨勢(shì)背后的驅(qū)動(dòng)因素包括晶體管數(shù)量的增加和其他半導(dǎo)體制造技術(shù)的進(jìn)步，以及針對(duì)AI工作負(fù)載的專門設(shè)計(jì)。在這個(gè)AI淘金熱中，涌現(xiàn)出許多新的“鏟子”，為開發(fā)者和企業(yè)提供了更高效、更可靠的工具。
首先，讓我們關(guān)注到的是硬件廠商英偉達(dá)（NVIDIA）和AMD等傳統(tǒng)廠商，他們紛紛推出加速卡，提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力。而一些新興勢(shì)力也開始“造芯”，算力持續(xù)提升。這其中，谷歌、微軟、Meta和亞馬遜等科技巨頭憑借其強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力，擁有相當(dāng)于數(shù)十萬個(gè)H100的AI算力。這些計(jì)算資源既用于他們內(nèi)部的AI開發(fā)，也用于云客戶，包括許多頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室。
值得注意的是，谷歌的TPU v3在訓(xùn)練大型模型方面的表現(xiàn)尤為突出。自推出以來，TPU v3已用于47個(gè)著名ML模型，顯示出其在AI領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用前景。然而，隨著NVIDIA H100銷量超過A100，預(yù)計(jì)在不久的將來，H100將成為訓(xùn)練模型最受歡迎的GPU。
那么，AI模型對(duì)硬件的選擇又有什么偏好呢？根據(jù)Epoch AI的數(shù)據(jù)，NVIDIA A100是最常用的硬件，用于高引用或最先進(jìn)的人工智能模型。而H100、TPU v3等加速器也在訓(xùn)練大型模型方面表現(xiàn)出色。這表明，隨著硬件性能的提升，AI模型也在不斷進(jìn)化，尋求更高效的硬件平臺(tái)。
除了GPU外，硬件類型也豐富了起來。比如出現(xiàn)了專門處理張量計(jì)算的TPU（張量處理單元）。這一趨勢(shì)在報(bào)告中被重點(diǎn)介紹，因?yàn)閮?yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)字格式和張量核心提供了額外的改進(jìn)。使用針對(duì)人工智能計(jì)算優(yōu)化的張量核心和數(shù)據(jù)格式時(shí)，GPU通常速度更快。與使用非張量FP32相比，TF32、張量FP16和張量INT8在總體性能趨勢(shì)中平均提供約6倍、10倍和12倍的性能提升。
此外，報(bào)告還發(fā)現(xiàn)自2019年以來，計(jì)算能力的累計(jì)總和（考慮折舊）每年增長(zhǎng)2.3倍。這意味著全球NVIDIA組成的計(jì)算能力平均每10個(gè)月翻一番。這一驚人的增長(zhǎng)速度無疑為AI的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。
然而，這種快速增長(zhǎng)的算力并非沒有爭(zhēng)議。一方面，隨著硬件性能的提升，AI模型的訓(xùn)練時(shí)間大幅縮短，但另一方面，模型的大小也在急劇增加。這使得存儲(chǔ)和傳輸大型模型的成本和難度成為一個(gè)亟待解決的問題。此外，隨著模型規(guī)模的擴(kuò)大，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)也成為了一個(gè)不可忽視的問題。
再者，盡管硬件性能不斷提升，但每美元性能提升迅速，并且任何給定精度和固定性能水平的硬件每年都會(huì)便宜30%。這意味著性價(jià)比的提升是硬件廠商和消費(fèi)者共同追求的目標(biāo)。
最后，值得注意的是，機(jī)器學(xué)習(xí)硬件在不同精度下的峰值計(jì)算性能有著顯著的變化。在精度要求較低的情況下，使用低精度格式進(jìn)行訓(xùn)練已成為一種趨勢(shì)。這不僅降低了硬件成本，還提高了能源效率。然而，這也對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家提出了更高的要求，他們需要學(xué)會(huì)如何有效地利用這些低精度格式進(jìn)行訓(xùn)練。
綜上所述，全球AI算力報(bào)告揭示了AI領(lǐng)域的一個(gè)個(gè)秘密。在這個(gè)充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)的領(lǐng)域中，我們期待看到更多的創(chuàng)新和突破，以推動(dòng)AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
[1] Epoch AI. (2024). Global AI computing resources report. [Online]. Available: https://epoch.ai/data/machine-learning-hardware-documentation#overview.
[2] 新智元. (2024). 全球AI算力報(bào)告揭秘：LLM最愛A100, 谷歌H100算力領(lǐng)先引爭(zhēng)議. [Online]. Available: https://xzz.ai/article/global-ai-report/.
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