目前,GPU芯片紧缺成为AI行业面临的问题,另一方面,因为传统云服务计算架构与AI计算负载的不匹配,大量GPU计算资源没有被充分利用。
来自主题: AI技术研报
4481 点击 2024-04-18 13:23
目前,GPU芯片紧缺成为AI行业面临的问题,另一方面,因为传统云服务计算架构与AI计算负载的不匹配,大量GPU计算资源没有被充分利用。
最近,一则数据点出了AI领域算力需求的惊人增长—— 根据业内专家的预估,OpenAI推出的Sora在训练环节大约需要在4200-10500张NVIDIA H100上训练1个月,并且当模型生成到推理环节以后,计算成本还将迅速超过训练环节。
CUDA 是英伟达的壁垒, 推理场景是算力未来的重点
从互联网时代到算力网时代,交换机正在扼住AI咽喉。
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智东西4月11日报道,美国AI三巨头不仅在大模型赛道争奇斗艳,还纷纷卷起自研AI芯片。
随着AI技术的广泛应用,从智能手机到自动驾驶汽车,从智能家居到工业自动化,AI供电芯片的需求量正呈爆炸式增长。它不仅为AI系统提供稳定的电力供应,确保系统的正常运行,而且还肩负着节能减排、降低能耗的重任。
产业不信仰AGI(通用人工智能),只信仰降本增收。
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算力供需平衡预计到2030年才能实现