為各類數據中心提供出...
人工智能（AI）的不斷發展引發了芯片開發領域前所未有的軍備競賽。NVIDIA 在 ComputeX 2024 上發布的最新公告他們即將推出的 Rubin 架構 GPU 預計將于 2026 年發布，這只是這場不斷升級的戰斗中的最新一次。
和NVIDIA 的 Blackwell 和 Blackwell Ultra GPU一樣。該公司分別于 2024 年和 2025 年推出 GPU 和每兩年更新一次架構的承諾凸顯了該領域的驚人進步速度。
NVIDIA 首席執行官黃仁勛斷言“我們的發展速度與世界吸收技術的速度一樣快，因此我們必須超越自己”，這句話聽起來很正確。這種加速的創新步伐雖然令人擔憂，但可以成為重大積極變化的推動力。
不過，這提出了一個關鍵問題：買家如何跟上不斷發布的新硬件？在本文中，我們將探討推動新芯片快速發展的因素，它們如何使我們受益，并考慮它如何推動大規模云遷移。
芯片制造商為何加大產量
有幾個關鍵因素推動了人們對更快、更強大的 AI 芯片的不懈追求。首先是生成式人工智能，大型語言模型，以及其他計算密集型應用程序導致處理器需求激增。
Gen AI 需要大量并行處理進行訓練和推理，而 GPU 非常適合。隨著 AI 模型變得越來越復雜和精密，對更快、更高效的芯片的需求呈指數級增長。
人工智能芯片市場競爭異常激烈，每家公司都力爭在性能、效率和功能方面超越其他公司，從而導致創新和產品發布的周期非常快。
英特爾已公開承諾實施一項雄心勃勃的路線圖，即“四年五個節點“（5N4Y）”旨在加速新處理器技術的推出。這些節點包括英特爾 7、英特爾 4、英特爾 3、英特爾 20A 和英特爾 18A。英特爾 7 和英特爾 4 已經推出，英特爾 3、20A 和 18A 預計將在規定的時間內推出，而 18A 預計將于 2025 年推出。
這些節點已經在不同的處理器中使用。英特爾 7用于英特爾的 Alder Lake 處理器，英特爾4用于Meteor Lake 處理器，而英特爾3則用于Sierra Forest 加工廠這些發布將之前每2年一個新節點的周期縮短了。
亞馬遜網絡服務 (AWS)、微軟和谷歌正在開發自己的定制芯片，用于人工智能和云計算。AWS 已經開發了多款內部芯片，包括：
Graviton 處理器由亞馬遜于 2015 年收購的 Annapurna Labs 設計。AWS 還推出了專門針對 AI 工作負載的 Trainium 和 Inferentia 芯片。
微軟正在開發自己的AI芯片以減少對 NVIDIA 的依賴并降低成本。此外，微軟一直在開發定制網絡設備以優化其 Azure 基礎設施。
谷歌也涉足定制芯片領域，其張量處理單元（TPU）已在 AI 應用方面得到廣泛認可。谷歌一直與博通合作設計定制 AI 芯片，并計劃開發更先進的服務器處理器。
雖然競爭、創新和許多其他關鍵因素促使芯片生產周期縮短，但這項創新正在影響云計算的兩個基本問題：環境可持續性以及內部部署與云管理服務之爭。
芯片的快速進步和人工智能的環境可持續性
芯片開發周期縮短的一個關鍵方面是重新關注能源效率。正如我最近所說，在競相提供最強大的 AI 處理器的過程中，制造商越來越意識到環境可持續性是關鍵的區別因素。
開發周期的縮短意味著節能技術的創新可以快速融入新芯片，從而帶來更環保的AI解決方案。例如，NVIDIA一直在降低其GPU的功耗，同時提高吞吐量。
這種向更環保的人工智能硬件的轉變對地球來說是一項重大勝利。人工智能處理的能源密集型性質引發了人們對該行業碳足跡的擔憂。然而，芯片開發的加速步伐有助于緩解這一問題，因為它不斷提高節能效果，減少人工智能的有害影響。
可以說，人工智能完美地體現了性能改進如何與環境可持續性保持一致。在訓練 LLM 時，降低計算成本所帶來的性能和競爭優勢要求制造商在設計階段優先考慮環境因素。
本地還是 GPU 云端？
雖然縮短芯片周期對環境的好處顯而易見，但快速的創新步伐也給企業和個人帶來了挑戰。跟上最新硬件的步伐越來越困難和昂貴，這使得云計算成為關鍵的推動因素。
對于許多買家來說，投資昂貴的硬件，幾乎肯定會在幾個月內被更先進的芯片所超越，這種前景是不可取的。
不斷的升級循環
由于企業難以跟上最新芯片的步伐，這可能會導致財務壓力和挫敗感。
AI 算力云為深度學習項目提供了獨特的解決方案。基于云的 GPU 服務平臺（例如捷智算平臺）幾乎可以無限地訪問用于 AI 和 HPC 工作負載的尖端 GPU，并提供套餐計劃，讓用戶在新硬件發布后過渡到更新和升級的硬件。此類解決方案有效地消除了投資昂貴且快速貶值的硬件的需要。
此外，云基礎設施的設計通常考慮到能源效率，與本地設置相比，其優化旨在降低電力消耗。再加上高速互聯網基礎設施的廣泛部署，這進一步降低了云 AI 解決方案的總體成本。
捷智算平臺等 AWS 替代方案提供靈活的定價模式，包括按需和專用環境。專用環境提供本地解決方案的優勢（獨立和個性化資源），并具有云托管的額外優勢，從而創建了一種可最大程度地為用戶創造價值的混合方法。
基于云的解決方案可確保 AI 項目的可擴展性，使它們能夠靈活調整計算資源以滿足不斷變化的需求。它們還消除了硬件前期資本支出的需要，從而降低了進入的財務門檻。此外，云提供商通常會負責維護和更新，從而使項目能夠專注于其核心任務。
對于個人而言，它們開辟了創造力和解決問題的新途徑。強大的人工智能模型以前只有擁有大量計算資源的人才能使用，現在任何有互聯網連接的人都可以使用。
說到這里，讓我們來討論一下跟上加速芯片發展的一些好處、風險和策略。
加速發展環境下資源優化的有效策略
人工智能芯片開發速度的加快是一把雙刃劍。一方面，快速創新推動了進步，突破了人工智能所能實現的界限，為眾多行業開辟了新的可能性。人工智能芯片的進步轉化為更強大、更高效的人工智能模型，從而導致自然語言處理和機器人技術等領域的突破。
另一方面，這些快速的創新周期對人工智能初創企業和中小型人工智能企業構成了挑戰。不斷發布新硬件可能會讓消費者產生“升級疲勞”的感覺，消費者會感到壓力，需要不斷投資最新技術才能保持競爭力。
對于預算有限的小型項目來說，這尤其是一種負擔。此外，硬件的快速貶值可能會導致那些在當今芯片上投入巨資的人喪失競爭力。
為了應對這種快速發展的市場環境，人工智能中小企業需要采取戰略性的方法進行采購決策。以下是需要考慮的幾點：
優先考慮需求而非新穎性：在投資新硬件之前，請仔細評估您的具體要求。考慮您將運行的 AI 工作負載類型以及實現目標所需的性能水平。避免陷入炒作周期，專注于滿足您需求的解決方案。
擁抱云解決方案：如前所述，云計算提供了一種靈活且經濟高效的替代方案，可以替代購買和維護昂貴的硬件。通過利用基于云的 AI 資源，您可以訪問尖端技術，而無需承擔所有權、升級和維護的負擔。
考慮租賃或訂閱模式：許多硬件供應商現在提供租賃或訂閱模式，允許用戶以可預測的月費使用最新技術。與直接購買相比，這可能是一種更實惠的選擇，尤其是對于工作量波動的企業而言。
隨時了解最新信息：關注行業新聞并參加相關會議或網絡研討會，了解 AI 硬件的最新發展。這將幫助您決定何時升級以及投資哪些技術。
人工智能芯片發展的加速既帶來了機遇，也帶來了挑戰。通過了解優勢和風險并采取戰略性采購決策方法，人工智能中小企業可以利用不斷變化的行業。
要以有競爭力的價格獲得最新的 NVIDIA GPU，無需預付費用，請使用捷智算平臺的 GPU 云。我們提供最新的 GPU，并讓您了解最新的 AI 硬件發展情況。
