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随着人工智能技术的发展，对新的和改进的人工智能计算能力的需求与日俱增。探索计算能力如何帮助推动人工智能运动向前发展。
人工智能（AI）与计算能力有着非常密切的关系。计算能力对于人工智能应用至关重要，因为它有助于计算机系统处理和执行任务。这些应用需要大量的计算资源来管理复杂的算法和大型数据集，而这正是 GPU 的用武之地。GPU 或图形处理单元最初设计用于加速图像和视频处理，但现在已成为管理人工智能所需的密集数据处理和深度学习任务的关键。
在过去的几年里，我们看到人工智能的进步呈指数级增长。自然，人工智能硬件的进步也需要适应这种增长并跟上。一项研究显示，自 2003 年以来，GPU 性能大约提高了 7000 倍。
更强、更快、更高效的硬件可以让研究人员和工程师开发出越来越复杂的人工智能模型。让我们来了解一下人工智能计算基础设施是如何发展以满足人工智能日益增长的需求的。
GPU 在人工智能开发中的作用毋庸置疑。这些功能强大的处理器加快了训练和部署人工智能模型所需的复杂计算速度。从本质上讲，它们是现代人工智能技术的支柱。但吸引人们关注的不仅仅是 GPU。
我们开始看到专为人工智能制造的芯片与之竞争。这些芯片从无到有，旨在帮助人工智能更好、更快地完成工作。为了改善人工智能计算的未来，我们正在进行大量的研究和工作。许多公司都在投资人工智能计算能力，这也是 2023 年全球人工智能硬件市场价值为 537.1 亿美元，预计到 2033 年将增长到约 4735.3 亿美元的原因之一。
为什么人工智能硬件的进步成为最近的话题？ 向专业人工智能硬件的转变反映了不同行业对人工智能应用的需求日益增长。要成功创建人工智能解决方案，就必须了解硬件的变化，从而保持领先地位。
领先的硬件制造商正在竞相开发下一代硬件，通过内部开发、战略合作和收购来提高性能和效率。
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苹果公司已经从使用外部 GPU 转向开发自己的 M 系列芯片，并配备了用于人工智能加速的神经引擎，从而加强了其严格控制的生态系统。与此同时，Google ，继续大力投资其Tensor Processing Unit (TPU) 基础设施。TPU 是一种人工智能芯片，其工作速度比 GPU 更快，能耗更低，非常适合大规模训练和部署人工智能解决方案。
同样，AMD 也通过 Radeon Instinct 系列加速器进入了人工智能硬件领域，主要面向数据中心和高性能计算应用。此外，Nvidia ，继续专注于开发针对人工智能工作负载优化的 GPU，如 A100 和 H100Tensor Core GPU。他们最近收购了Arm Holdings，旨在加强对芯片架构的控制，为许多移动设备提供动力。
除了这些老牌企业，许多初创企业和研究机构也在涉足新型人工智能芯片架构。例如，Graphcore 凭借其智能处理单元（IPU）专门从事稀疏计算。Cerebras Systems公司推出了晶圆规模引擎，这是一款专为极端规模的人工智能工作负载定制的大规模芯片。
让我们来看看最新推出的人工智能硬件。
2024 年 4 月 9 日，Intel ，发布了其最新的人工智能芯片高迪 3，性能优于Nvidia 的 H100GPU ：
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在《高迪 3》之前，2024 年 3 月 18 日，NVIDIA ，推出了最新的人工智能平台 Blackwell。该平台旨在推动各领域的突破，具有以下特点：
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与此同时，一些科技巨头正在开发自己的定制人工智能芯片，为其服务提供动力。
2024 年 4 月 10 日，Meta 公司发布了最新版的 Meta Training and Inference Accelerator（MTIA）。这款已在 Meta 数据中心投入使用的第二代芯片在计算和内存带宽方面表现更佳。这些升级支持了 Meta 在 Facebook 和 Instagram 等平台上的人工智能应用性能，如排名和推荐引擎。
同样，Google 、亚马逊和Microsoft 等其他主要企业也在今年推出了自己的定制硅芯片。这是他们优化成本结构、减少对Nvidia 等第三方供应商依赖的战略举措。
人工智能硬件支持许多不同行业的各种人工智能解决方案。在医疗保健领域，它为核磁共振成像和 CT 扫描等医疗成像系统提供动力，处理复杂的任务并高效处理大量数据，从而实现快速、精确的诊断。
金融机构使用人工智能算法分析数据，以侦测欺诈行为和优化投资。金融数据分析的复杂性需要先进的硬件能力来有效处理巨大的计算工作量。
在汽车行业，它有助于处理自动驾驶汽车中的实时传感器数据。物体检测和避免碰撞等任务需要由具有强大处理能力的先进硬件提供支持，以实现快速决策和乘客安全。
零售商 使用人工智能驱动的推荐引擎，通过分析跨部门的大量客户数据来预测偏好并推荐相关产品，从而实现个性化购物体验并提高销售额。由于需要分析各种数据集并生成个性化推荐，因此需要先进的硬件来进行实时响应并提高用户参与度。
另一个与零售店有关的例子是利用计算机视觉来监控和分析顾客行为。零售商可以了解顾客与环境的互动方式，识别受欢迎的产品，并检测人流模式。根据这些发现，他们可以优化商店布局和产品摆放，从而提高销售额。计算能力对于实时处理大量视频数据非常重要。对移动和互动的精确跟踪取决于强大的硬件。没有强大的硬件，数据处理的速度和准确性就会大打折扣，从而降低客户行为分析的有效性。
这只是冰山一角。从制造业到农业，人工智能硬件随处可见。
人工智能硬件通常是为处理大型任务而构建的。要掌握全球各行业的人工智能部署规模可能具有挑战性，但很明显，可扩展的人工智能取决于是否拥有合适的硬件。
以宝马和NVIDIA 之间的合作为例。宝马每年生产 250 万辆汽车，运营规模巨大。宝马正在利用人工智能优化其生产流程的各个方面，从质量控制和预测性维护到物流和供应链管理。
为了满足这些需求，宝马依靠先进的人工智能硬件解决方案，如NVIDIA 的 Quadro RTX 8000和搭载 RTX 的服务器。这些技术使人工智能的部署变得更简单、更具可扩展性。
除了为人工智能应用提供计算能力外，您所选择的人工智能硬件还会在模型性能、模型转换需求、部署灵活性和整体准确性方面影响您的解决方案。人工智能模型经过训练和测试后，通常要转换为可在所选部署平台上运行的格式。
但是，模型转换可能会导致精度下降，因此需要提前考虑。ONNX （开放神经网络交换）等集成工具可以提供一种标准化格式，用于在各种硬件平台上部署人工智能模型。这也是YOLOv8 等流行模型允许用户选择以多种不同格式导出自定义训练模型以满足多种部署选择的原因。
先进人工智能计算能力的影响不仅限于人工智能，它还触及了能源领域。
例如，Meta 的 LLaMA-3 是一种先进的大型语言模型 (LLM)，使用两个定制的数据中心集群进行训练，每个集群配备 24,576Nvidia H100 GPU。通过这种强大的硬件设置，Meta 能够提高处理速度，并将能耗大幅降低 40%。因此，人工智能硬件的进步也有助于提高运行能效。
此外，随着Sam Altman等人的参与，人工智能与能源之间的联系正受到越来越多的关注。作为 OpenAI 的首席执行官，Altman 最近向公众开放了核能公司 Oklo。Oklo拥有创新的核裂变技术，旨在改变能源生产方式，为人工智能运营所必需的数据中心提供电力。在过去几年中，Microsoft 的联合创始人比尔-盖茨和亚马逊的创始人杰夫-贝索斯也都对核电站进行了投资。
展望未来，人工智能硬件将实现巨大飞跃，尤其是随着量子计算的兴起。专家预测，到 2030 年，量子计算市场的价值将接近 650 亿美元。随着人工智能模型的复杂性不断增加，专用硬件成为释放其全部潜能的关键。从人工智能专用芯片到量子计算探索，硬件创新推动了更复杂、更有影响力的人工智能解决方案的发展。
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