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以昇思为基,盘古生态引领中国AI未来

智能计算芯世界 来源:半导体行业观察 2023-04-13 10:18 次阅读

尽管提倡在整个行业范围内停止人工智能训练,但据报道,埃隆·马斯克 (Elon Musk)已经在 Twitter 内启动了一个重大的人工智能项目。据Business Insider报道,该公司已经购买了大约 10,000 个 GPU,并从 DeepMind 招募了 AI 人才,用于涉及大型语言模型 (LLM) 的项目 。

以昇思为基,盘古生态引领中国AI未来

一位知情人士表示,马斯克的 AI 项目仍处于初始阶段。然而,根据另一个人的说法,获得大量额外的计算能力表明他致力于推进该项目。同时,生成人工智能的确切目的尚不清楚,但潜在的应用包括改进搜索功能或生成有针对性的广告内容。

目前,尚不清楚 Twitter 采购了哪些具体硬件。然而,据报道,尽管 Twitter 一直存在财务问题,但据报道 Twitter 在这些计算 GPU 上花费了数千万美元,马斯克将其描述为“不稳定的财务状况”。这些 GPU 预计将部署在 Twitter 剩余的两个数据中心之一,亚特兰大是最有可能的目的地。有趣的是,马斯克在 12 月下旬关闭了 Twitter 在萨克拉门托的主要数据中心,这显然降低了公司的计算能力。

除了为其生成式 AI 项目购买 GPU 硬件外,Twitter 还在招聘更多的工程师。今年早些时候,该公司从Alphabet 的子公司AI Research DeepMind招募了工程师 Igor Babuschkin 和 Manuel Kroiss。至少从 2 月开始,马斯克一直在积极寻找 AI 行业的人才,以与 OpenAI 的 ChatGPT 竞争。

OpenAI使用Nvidia 的 A100 GPU 来训练其 ChatGPT 机器人,并继续使用这些机器来运行它。到目前为止,Nvidia 已经推出了 A100 的后继产品,其H100计算 GPU 在大约相同的功率下速度快了几倍。

Twitter 可能会在其 AI 项目中使用 Nvidia 的 Hopper H100 或类似硬件,尽管我们在此进行推测。考虑到该公司尚未确定其 AI 项目的用途,因此很难估计它可能需要多少个 Hopper GPU。

通常Twitter 这样的大公司购买硬件时,他们会以特价购买,因为他们采购了数千台。与此同时,如果单独从 CDW 等零售商处购买,Nvidia 的 H100 主板单价可能超过 10,000 美元,由此可以看出该公司可能为其 AI 计划在硬件上花费了多少。

ChatGPT迈向商用,GPU需求上看3万颗

ChatGPT近期掀起云端与AI产业话题,Microsoft、Google、百度等相继推出基于生成式AI衍生的产品服务,根据集邦(TrendForce)最新报告「从AIGC看云端AI应用趋势与挑战」,未来迈向商用将上看3万颗;在此热潮下, GPU及AI芯片相关供应链业者可望受惠。

不过,集邦指出,市场普及度和产品服务的功能优化仍待考验,且由于AI是以用户体验为核心,涉及个资及内容提供的正确性,因此下个发展阶段或将还会面临法规问题。

TrendForce表示,生成式AI是透过GAN、CLIP、Transformer、Diffusion等演算法、预训练模型、多模态等AI技术的整合,在既有数据或资料中寻找规律,并在资料汇整、社交互动、文案产出等领域带出高效的内容产出,以及与用户互动体验。现行市面上已有不少生成式AI之应用,较常见的产出类别包括文字、图像、音乐、编码等。

集邦表示,数据、算力、算法是深耕生成式AI不可或缺的三大关键,且产品服务易做但优化困难,因此,握有相关资源的云端大厂在发展上将更具优势。就厂商角度而言,由于ChatGPT等生成式AI聊天机器人不仅能与用户自然对话,「类理解需求」的能力使其针对各式咨询能进一步提供建议,加上使用搜寻引擎已相当普遍,因此透过强化搜寻引擎已是各云端大厂的首要任务。

据TrendForce调查,目前全球搜寻引擎市场以超过9成的Google引擎为首,Microsoft Bing仅占3%,短期间不致造成威胁,但随着用户扩大、数据回馈与模型优化的循环,是否会产生服务差异甚或抢占广告商机,也是Google不得不预防的潜在风险。

集邦表示,由于生成式AI必须投入巨量资料进行训练,为缩短训练就得采用大量高效能GPU。以ChatGPT背后的GPT模型为例,其训练参数从2018年约1.2亿个到2020年已暴增至近1,800亿个,估GPU需求量预估约2万颗,未来迈向商用将上看3万颗。

集邦表示,生成式AI发展将成为趋势,将带动GPU需求显著提升,连带使相关供应链受惠,其中最大受益者是GPU芯片龙头的英伟达(NVIDIA),旗下可达到5 PetaFLOPS运算效能的DGX A100,几乎是目前用于大规模资料分析、AI加速运算的首选;此外,尚有推出MI100、MI200、MI300系列芯片的超微(AMD)。

审核编辑 :李倩

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原文标题:买10000个GPU,入局大模型

文章出处:【微信号:AI_Architect,微信公众号:智能计算芯世界】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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