为什么AI对GPU的要求高，而不是CPU？
为什么AI对GPU的要求高，而不是CPU？在人工智能（AI）领域，特别是深度学习和神经网络训练中，GPU（图形处理单元）已经成为不可或缺的硬件。但为什么AI对GPU的要求高，而不是CPU（中央处理单元）呢？让我们通过一个生动的比喻来揭开这个谜团。
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3920 点击 2024-11-04 09:52
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在人工智能（AI）领域，特别是深度学习和神经网络训练中，GPU（图形处理单元）已经成为不可或缺的硬件。但为什么AI对GPU的要求高，而不是CPU（中央处理单元）呢？让我们通过一个生动的比喻来揭开这个谜团。
通过深入分析这些 GPU 的性能指标，我们将探讨它们在模型训练和推理任务中的适用场景，以帮助用户在选择适合的 GPU 时做出明智的决策。同时，我们还会给出一些实际有哪些知名的公司或项目在使用这几款 GPU。
最近有一篇题为《2美元的H100：GPU泡沫是如何破灭的？》的文章异常火热，甚至投资人都认为英伟达坚挺的股价就是被这一篇文章所摧毁。
人类已知最大的素数，被GPU发现了！英伟达前员工Luke Durant发现的2136279841-1，比前一个纪录保持者多出1600万位，由A100计算，H100确认。为此，小哥搭了数千个GPU的「云超算」，分布在17个国家。
Zamba2-7B是一款小型语言模型，在保持输出质量的同时，通过创新架构实现了比同类模型更快的推理速度和更低的内存占用，在图像描述等任务上表现出色，能在各种边缘设备和消费级GPU上高效运行。
TL;DR：DuoAttention 通过将大语言模型的注意力头分为检索头（Retrieval Heads，需要完整 KV 缓存）和流式头（Streaming Heads，只需固定量 KV 缓存），大幅提升了长上下文推理的效率，显著减少内存消耗、同时提高解码（Decoding）和预填充（Pre-filling）速度，同时在长短上下文任务中保持了准确率。
传统计算架构的潜力开发已接近极限 要实现超强的AI能力，需要超大规模的模型，要训练超大规模的AI模型，需要数千，甚至上万的GPU协同工作。
GPU租用市场越来越玄幻了，价格被打下来的原因，居然可以是天命人闲置的4090被循环利用了？
新的人类已知最大素数，被GPU发现！
欧洲博士生的这篇帖子火了！为啥美国博士生人手10篇顶会，5篇一作？有人现身说法：这里卷疯了，博士打底每天工作10小时，7天无休，不少人都卷出了心理问题。而且顶尖机构还有丰富的GPU资源和大佬的背书，能不能站在巨人的肩膀上，自然差之千里……