ictimes消息,随着AI计算风头渐起,芯片厂商纷纷将其视为下一轮技术革新的关键。CPU、GPU、FPGA和ASIC纷纷加入AI革命,争夺利润丰厚的市场份额。
根据GMInsight的统计,全球AI芯片市场规模已超150亿美元,预计2032年将超4000亿美元。GPU仍是去年最大出货量的硬件,占比约47%,其次为占比34%的CPU。然而,ASIC正隐现迎头赶超之势。
通用性与专用性之争是当前AI硬件的焦点。在过去的几年中,有一种观点认为,作为特定负载高性能计算的AI计算未来必然属于ASIC这样的专用芯片。亚马逊、微软和谷歌等巨头纷纷选择自研ASIC,如亚马逊的Trainium和Inferentia、谷歌的TPU、英特尔的Gaudi以及微软的Maia等。
从通用性和专用性的角度看,ASIC被认为是最“专”的。尤其在当前主导AI应用的LLM中,算法逐渐固定,专用的ASIC在性能和能效上具有优势。同时,ASIC也展现了更强的扩展性,适应云服务厂商不断扩大的AI服务器规模。
然而,市场和开发者依然偏爱GPU,其系统架构经过20多年的演进,成为支持商用软件栈的关键。专用芯片的不稳定性和对软件开发者的额外负担使得GPU在市场上仍占据主导地位。
在AI硬件竞技场,通用性与专用性之争仍在继续,开发者和市场对GPU的偏好仍然不可忽视。
本文链接:http://www.28at.com/showinfo-27-37616-0.htmlAI硬件竞技场:通用性与专用性之争
声明:本网页内容旨在传播知识,若有侵权等问题请及时与本网联系,我们将在第一时间删除处理。邮件:2376512515@qq.com
下一篇: 博通收购VMware后,裁员或达2万人!