链家房产：向您提供最优质的房产服务

bangzhuyishenggenghaodewanchengrichangdangzhongdegongzuoqingkuanggezhongzhandouhetafangdewanfafeichangjingcai，wanjiadetiaozhanyefeichangfengfu。zhengwugongkai、guihuajihua、zhengcewenjian、xinwendongtaizhuantilianxi：tixingfenlei，gongguxuexi，jingzhuntupo。jishichulibaoxiudingdan，dianjizhayuedaoxiangxidedingdanmiaoshu；英(ying)偉(wei)達(da)獨(du)霸(ba)時(shi)代(dai)結(jie)束(shu)？ChatGPT引(yin)爆(bao)谷(gu)歌(ge)微(wei)軟(ruan)芯(xin)片(pian)大(da)戰(zhan)，亞(ya)馬(ma)遜(xun)也(ye)入(ru)局(ju)

來(lai)源(yuan)：新(xin)智(zhi)元(yuan)

ChatGPT爆火(huo)之(zhi)後(hou)，谷歌和(he)微软兩(liang)巨(ju)頭(tou)的(de)AI大战战火，已(yi)經(jing)燒(shao)到(dao)了(le)新的領(ling)域(yu)——服(fu)務(wu)器(qi)芯片。

如(ru)今(jin)，AI和雲(yun)計(ji)算(suan)都(dou)成(cheng)了必(bi)爭(zheng)之地(di)，而(er)芯片，也成為(wei)降(jiang)低(di)成本(ben)、贏(ying)得(de)商(shang)業(ye)客(ke)戶(hu)的關(guan)鍵(jian)。

原(yuan)本，亚马逊、微软、谷歌這(zhe)類(lei)大廠(chang)，都是(shi)以(yi)软件(jian)而聞(wen)名(ming)的，而現(xian)在(zai)，它(ta)們(men)紛(fen)纷斥(chi)資(zi)數(shu)十(shi)億(yi)美(mei)元，用(yong)於(yu)芯片開(kai)發(fa)和生(sheng)產(chan)。

各(ge)大科(ke)技(ji)巨头研(yan)发的AI芯片

ChatGPT爆火，大厂开啟(qi)芯片争霸賽(sai)

根(gen)據(ju)外(wai)媒(mei)The Information的報(bao)道(dao)以及(ji)其(qi)他(ta)来源，这三(san)家(jia)大厂现在已经推(tui)出(chu)或(huo)计劃(hua)发布(bu)8款(kuan)服务器和AI芯片，用于內(nei)部(bu)产品(pin)开发、云服务器租(zu)賃(lin)或者(zhe)二(er)者兼(jian)有(you)。

「如果(guo)妳(ni)能(neng)制(zhi)造(zao)出針(zhen)對(dui)AI進(jin)行(xing)優(you)化(hua)的矽(gui)，那(na)前(qian)方(fang)等(deng)待(dai)你的將(jiang)是巨大的勝(sheng)利(li)」，研究(jiu)公(gong)司(si)Forrester的董(dong)事(shi)Glenn O’Donnell这樣(yang)說(shuo)。

付(fu)出这些(xie)巨大的努(nu)力(li)，壹(yi)定(ding)會(hui)得到回(hui)报嗎(ma)？

答(da)案(an)是，並(bing)不(bu)一定。

英特(te)爾(er)、AMD和英伟达可(ke)以從(cong)規(gui)模(mo)经濟(ji)中(zhong)獲(huo)益(yi)，但(dan)对大型(xing)科技公司来说，情(qing)況(kuang)遠(yuan)非(fei)如此(ci)。

它们還(hai)面(mian)臨(lin)著(zhe)許(xu)多(duo)棘(ji)手(shou)的挑(tiao)战，比(bi)如需(xu)要(yao)聘(pin)請(qing)芯片設(she)计師(shi)，还要说服开发者使(shi)用他们定制的芯片構(gou)建(jian)應(ying)用程(cheng)序(xu)。

不過(guo)，大厂们已经在这一领域取(qu)得了令(ling)人(ren)矚(zhu)目(mu)的进步(bu)。

根据公布的性(xing)能数据，亚马逊的Graviton服务器芯片，以及亚马逊和谷歌发布的AI專(zhuan)用芯片，在性能上(shang)已经可以和傳(chuan)統(tong)的芯片厂商相(xiang)媲(pi)美。

亚马逊、微软和谷歌为其数据中心(xin)开发的芯片，主(zhu)要有这两種(zhong)：標(biao)準(zhun)计算芯片和用于訓(xun)練(lian)和運(yun)行機(ji)器學(xue)習(xi)模型的专用芯片。正(zheng)是后者，为ChatGPT之类的大語(yu)言(yan)模型提(ti)供(gong)了動(dong)力。

此前，蘋(ping)果成功(gong)地为iPhone，iPad和Mac开发了芯片，改(gai)善(shan)了一些AI任(ren)务的處(chu)理(li)。这些大厂，或许正是跟(gen)苹果学来的靈(ling)感(gan)。

在三家大厂中，亚马逊是唯(wei)一一家在服务器中提供两种芯片的云服务商，2015年(nian)收(shou)購(gou)的以色(se)列(lie)芯片设计商Annapurna Labs，为这些工(gong)作(zuo)奠(dian)定了基(ji)礎(chu)。

谷歌在2015年推出了一款用于AI工作負(fu)載(zai)的芯片，并正在开发一款标准服务器芯片，以提高(gao)谷歌云的服务器性能。

相比之下(xia)，微软的芯片研发开始(shi)得較(jiao)晚(wan)，是在2019年启动的，而最(zui)近(jin)，微软更(geng)加(jia)快(kuai)了推出专为LLM设计的AI芯片的时間(jian)軸(zhou)。

而ChatGPT的爆火，點(dian)燃(ran)了全(quan)世(shi)界(jie)用户对于AI的興(xing)奮(fen)。这更促(cu)进了三家大厂的战略(lve)轉(zhuan)型。

ChatGPT运行在微软的Azure云上，使用了上萬(wan)塊(kuai)英伟达A100。無(wu)論(lun)是ChatGPT，还是其他整(zheng)合(he)进Bing和各种程序的OpenAI软件，都需要如此多的算力，以至(zhi)于微软已经为开发AI的内部團(tuan)隊(dui)分(fen)配(pei)了服务器硬(ying)件。

在亚马逊，首(shou)席(xi)財(cai)务官(guan)Brian Olsavsky在上周(zhou)的财报電(dian)話(hua)会議(yi)上告(gao)訴(su)投(tou)资者，亚马逊计划将支(zhi)出从零(ling)售(shou)业务转移(yi)到AWS，部分原因(yin)是投资于支持(chi)ChatGPT所(suo)需的基础设施(shi)。

在谷歌，负責(ze)制造張(zhang)量(liang)处理單(dan)元的工程团队已经转移到谷歌云。据悉(xi)，云組(zu)織(zhi)现在可以为TPU和在其上运行的软件制定路(lu)線(xian)圖(tu)，希(xi)望(wang)讓(rang)云客户租用更多TPU驅(qu)动的服务器。

谷歌：为AI特調(tiao)的TPU V4

早(zao)在2020年，谷歌就(jiu)在自(zi)家的数据中心上部署(shu)了當(dang)时最強(qiang)的AI芯片——TPU v4。

不过直(zhi)到今年的4月(yue)4日(ri)，谷歌才(cai)首次(ci)公布了这臺(tai)AI超(chao)算的技術(shu)細(xi)節(jie)。

相比于TPU v3，TPU v4的性能要高出2.1倍(bei)，而在整合4096個(ge)芯片之后，超算的性能更是提升(sheng)了10倍。

同(tong)时，谷歌还聲(sheng)稱(cheng)，自家芯片要比英伟达A100更快、更节能。对于规模相当的系(xi)统，TPU v4可以提供比英伟达A100强1.7倍的性能，同时在能效(xiao)上也能提高1.9倍。

对于相似(si)规模的系统，TPU v4在BERT上比A100快1.15倍，比IPU快大約(yue)4.3倍。对于ResNet，TPU v4分別(bie)快1.67倍和大约4.5倍。

另(ling)外，谷歌曾(zeng)暗(an)示(shi)，它正在研发一款與(yu)Nvidia H100競(jing)争的新TPU。谷歌研究員(yuan)Jouppi在接(jie)受(shou)路透(tou)社(she)采(cai)訪(fang)时表(biao)示，谷歌擁(yong)有「未(wei)来芯片的生产线」。

微软：秘(mi)密(mi)武(wu)器雅(ya)典(dian)娜(na)

不管(guan)怎(zen)麽(me)说，微软在这場(chang)芯片纷争中，依(yi)舊(jiu)躍(yue)跃欲(yu)試(shi)。

此前有消(xiao)息(xi)爆出，微软秘密组建的300人团队，在2019年时就开始研发一款名为「雅典娜」（Athena）的定制芯片。

根据最初(chu)的计划，「雅典娜」会使用台積(ji)电的5nm工藝(yi)打(da)造，預(yu)计可以将每(mei)顆(ke)芯片的成本降低1/3。

如果在明(ming)年能夠(gou)大面积實(shi)裝(zhuang)，微软内部和OpenAI的团队便(bian)可以借(jie)助(zhu)「雅典娜」同时完(wan)成模型的训练和推理。

这样一来，就可以極(ji)大地緩(huan)解(jie)专用计算机緊(jin)缺(que)的問(wen)題(ti)。

彭(peng)博(bo)社在上周的报道中，称微软的芯片部門(men)已与AMD合作开发雅典娜芯片，这也導(dao)致(zhi)AMD的股(gu)價(jia)在周四(si)上漲(zhang)了6.5%。

但一位(wei)知(zhi)情者表示，AMD并未參(can)与其中，而是在开发自己(ji)的GPU，与英伟达竞争，并且(qie)AMD一直在与微软討(tao)论芯片的设计，因为微软预计要购買(mai)这款GPU。

亚马逊：已搶(qiang)跑(pao)一个身(shen)位

而在与微软和谷歌的芯片竞赛中，亚马逊似乎(hu)已经领先(xian)了一个身位。

在过去(qu)的十年中，亚马逊在云计算服务方面，通(tong)过提供更加先进的技术和更低的价格(ge)，一直保(bao)持了对微软和谷歌的竞争优勢(shi)。

而未来十年内，亚马逊也有望通过自己内部开发的服务器芯片——Graviton，繼(ji)續(xu)在竞争中保持优势。

作为最新一代的处理器，AWS Graviton3在计算性能上比上一代提高多达25%，浮(fu)点性能提高多达2倍。并支持DDR5内存(cun)，相比DDR4内存帶(dai)寬(kuan)增(zeng)加了50%。

针对机器学习工作负载，AWS Graviton3比上一代的性能高出多达3倍，并支持 bfloat16。

基于Graviton 3芯片的云服务在一些地區(qu)非常(chang)受歡(huan)迎(ying)，甚(shen)至于达到了供不应求(qiu)的狀(zhuang)態(tai)。

亚马逊另一方面的优势还表现在，它是目前唯一一家在其服务器中提供标准计算芯片（Graviton）和AI专用芯片（Inferentia和Trainium）云供应商。

早在2019年，亚马逊就推出了自己的AI推理芯片——Inferentia。

它可以让客户可以在云端(duan)低成本运行大规模机器学习推理应用程序，例(li)如图像(xiang)識(shi)别、语音(yin)识别、自然(ran)语言处理、个性化和欺(qi)詐(zha)檢(jian)測(ce)。

而最新的Inferentia 2更是在计算性能提高了3倍，加速(su)器總(zong)内存擴(kuo)大了4倍，吞(tun)吐(tu)量提高了4倍，延(yan)遲(chi)降低到1/10。

在初代Inferentia推出之后，亚马逊又(you)发布了其设计的主要用于AI训练的定制芯片——Trainium。

它对深(shen)度(du)学习训练工作负载进行了优化，包(bao)括(kuo)图像分类、语義(yi)搜(sou)索(suo)、翻(fan)譯(yi)、语音识别、自然语言处理和推薦(jian)引擎(qing)等。

在一些情况下，芯片定制不僅(jin)仅可以把(ba)成本降低一个数量級(ji)，能耗(hao)減(jian)少(shao)到1/10，并且这些定制化的方案可以給(gei)客户以更低的延迟提供更好(hao)的服务。

撼(han)动英伟达的壟(long)斷(duan)，沒(mei)那么容(rong)易(yi)

不过到目前为止(zhi)，大多数的AI负载还是跑在GPU上的，而英伟达生产了其中的大部分芯片。

据此前报道，英伟达独立(li)GPU市(shi)场份(fen)額(e)达80%，在高端GPU市场份额高达90%。

20年，全世界跑AI的云计算与数据中心，80.6%都由(you)英伟达GPU驱动。21年，英伟达表示，全球(qiu)前500个超算中，大约七(qi)成是由自家的芯片驱动。

而现在，就連(lian)运行ChatGPT的微软数据中心用了上万块英伟达A100 GPU。

一直以来，不管是成为頂(ding)流(liu)的ChatGPT，还是Bard、Stable Diffusion等模型，背(bei)后都是由每个大约价值(zhi)1万美元的芯片英伟达A100提供算力。

不仅如此，A100目前已成为人工智能专业人士(shi)的「主力」。2022人工智能现状报告还列出了使用A100超级计算机部分公司的名单。

顯(xian)而易見(jian)，英伟达已经垄断了全球算力，憑(ping)借自家的芯片，一统江(jiang)湖(hu)。

根据从业者的说法(fa)，相比于通用芯片，亚马逊、谷歌和微软一直在研发的专用集(ji)成电路（ASIC）芯片，在執(zhi)行机器学习任务的速度更快，功耗更低。

O’Donnell董事在比较GPU和ASIC时，用了这样一个比较：「平(ping)时开車(che)，你可以用普(pu)銳(rui)斯(si)，但如果你必須(xu)在山(shan)上用四輪(lun)驱动，用吉(ji)普牧(mu)马人就会更合適(shi)。」

然而盡(jin)管已经做(zuo)出了种种努力，但亚马逊、谷歌和微软都面临着挑战——如何(he)说服开发者使用这些AI芯片呢(ne)？

现在，英伟达的GPU是占(zhan)主导地位的，开发者早已熟(shu)悉其专有的編(bian)程语言CUDA，用于制作GPU驱动的应用程序。

如果換(huan)到亚马逊、谷歌或微软的定制芯片，就需要学习全新的软件语言了，他们会願(yuan)意(yi)吗？返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

责任编輯(ji)：