你可以从英伟达购买,但当你看到谷歌和亚马逊这些巨无霸时,会发现他们有资本设计自己的芯片。
微软想逐步摆脱英伟达?为了发展ChatGPT,微软已经抢购了不少GPU,随着算力需求的增加,微软在后续或许需要更多的芯片支持。如果一如既往地购买英伟达GPU,这对微软来说将是一笔昂贵的支出,于是,对于微软的自研AI芯片市场上出现了更多探讨。根据最初的计划,“雅典娜”会使用台积电的5nm工艺打造,预计可以将每颗芯片的成本降低1/3。如果在明年能够大面积实装,微软内部和OpenAI的团队便可以借助「雅典娜」同时完成模型的训练和推理。这样一来,就可以极大地缓解专用计算机紧缺的问题。据报道,微软认为自己的AI芯片并不能直接替代英伟达的芯片,但随着微软继续推动在Bing、Office、GitHub和其他地方推出AI驱动的功能,自研芯片可能会大幅削减成本。研究公司SemiAnalysis的分析师DylanPatel指出,如果Athena具有竞争力,与英伟达的产品相比,它可以将每芯片的成本降低三分之一。撼动英伟达并不容易显而易见,英伟达已经垄断了全球算力。到目前为止,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。华尔街见闻此前提及,英伟达独立GPU市场份额达80%,在高端GPU市场份额高达90%。年,全世界跑AI的云计算与数据中心,80.6%都由英伟达GPU驱动。年,英伟达表示,全球前个超算中,大约七成是由英伟达芯片驱动的。根据从业者的说法,相比于通用芯片,亚马逊、谷歌和微软一直在研发的专用集成电路(ASIC)芯片,在执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:“平时开车,你可以用普锐斯,但如果你必须在山上用四轮驱动,用吉普牧马人就会更合适。”然而尽管已经做出了种种努力,但亚马逊、谷歌和微软都面临着挑战——如何说服开发者使用这些AI芯片呢?现在,英伟达的GPU是占主导地位的,开发者早已熟悉其专有的编程语言CUDA,用于制作GPU驱动的应用程序。如果换到亚马逊、谷歌或微软的定制芯片,就需要学习全新的软件语言了,他们会愿意吗?转载请注明:http://www.0431gb208.com/sjsbszl/9182.html