从架构、工艺到能效表现,全面了解LLM硬件加速,这篇综述就够了
从架构、工艺到能效表现,全面了解LLM硬件加速,这篇综述就够了大语言模型(LLM)的发展同时往往伴随着硬件加速技术的进化,本文对使用 FPGA、ASIC 等芯片的模型性能、能效表现来了一次全面概览。
来自主题: AI资讯
10924 点击 2024-09-20 13:29
大语言模型(LLM)的发展同时往往伴随着硬件加速技术的进化,本文对使用 FPGA、ASIC 等芯片的模型性能、能效表现来了一次全面概览。
既然要扬长避短,选择自然也就只剩下了一个。
哪里有最多GPU?哪里又是GPU荒漠?
在全球人工智能(AI)计算竞争中,甲骨文(Oracle)与英伟达联手,希望在2025年达成一个前所未有的计算能力目标——实现多ZettaFLOPS(即每秒进行千万亿次浮点运算)的计算性能。
近年来,人工智能模型的能力显著提高。其中,计算资源的增长占了人工智能性能提升的很大一部分。规模化带来的持续且可预测的提升促使人工智能实验室积极扩大训练规模,训练计算以每年约 4 倍的速度增长。
现在的AI由于大模型的迭代速度远高于芯片,相应地,“下头速度”自然也会更快一些。
AI芯片独角兽们开始冲刺上市。
英特尔的衰落,与其说是时代的悲歌,不如说是其错失发展机遇的必然结果。
短短几天内,AMD连续宣布两项颠覆性的转变
就在刚刚,苹果真正意义上第一款原生AI手机,终于在千呼万唤中亮相了。 以全新的Apple Intelligence为中心,苹果为iPhone16系列打造了一整套AI能力。