1.CUDA是除性能外英伟达的重要壁垒
1.1.GPU在当下仍是AI算力最好的选择
AI大模型的训练过程对算力的需求极为庞大。AI大模型通常拥有数以亿计的参数，需要在海量数据集上进行训练。例如，GPT-3这样的模型训练所需的算力当量高达3640PD(Petatlops-Day),这意味着如果以每秒一千万亿次的计算速度，需要连续计算3640天。在AI领域，ScalngLaw表明，随着模型规模的扩大，其性能和能力也会相应提升，但同时也需要更多的计算资源。自2012年以来，AI训练应用的算力需求每3-4个月就会翻倍，从2012年至今，AI算力增长超过了30万倍。这种增长速度远远超过了摩尔定律预测的芯片性能提升速度。AI算力需求的迅速增长促使大家追逐更好用的算力芯片。在人工智能的世界里，算力就像是燃料，为AI模型的训练和推理提供动力。随着AI技术的发展，AI模型规模的不断扩大，训练和推理所需的计算资源呈现出爆发性的增长趋势，大家都在寻找更高效、更强大的算力芯片。全球学术与产业力量也正倾力投入于高性能、专用化算力芯片技术的探索与创新之中。
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