揭秘全球AI算力：A100霸榜，谷歌H100算力领先引争议
随着人工智能（AI）的飞速发展，全球算力增长速度之快令人咋舌。据最新报告显示，全球AI算力以每年43%的速度增长，每1.9年翻一番。这一趋势背后的驱动因素包括晶体管数量的增加和其他半导体制造技术的进步，以及针对AI工作负载的专门设计。在这个AI淘金热中，涌现出许多新的“铲子”，为开发者和企业提供了更高效、更可靠的工具。
首先，让我们关注到的是硬件厂商英伟达（NVIDIA）和AMD等传统厂商，他们纷纷推出加速卡，提供更强大的计算能力。而一些新兴势力也开始“造芯”，算力持续提升。这其中，谷歌、微软、Meta和亚马逊等科技巨头凭借其强大的研发实力，拥有相当于数十万个H100的AI算力。这些计算资源既用于他们内部的AI开发，也用于云客户，包括许多顶级AI实验室。
值得注意的是，谷歌的TPU v3在训练大型模型方面的表现尤为突出。自推出以来，TPU v3已用于47个著名ML模型，显示出其在AI领域的广泛应用前景。然而，随着NVIDIA H100销量超过A100，预计在不久的将来，H100将成为训练模型最受欢迎的GPU。
那么，AI模型对硬件的选择又有什么偏好呢？根据Epoch AI的数据，NVIDIA A100是最常用的硬件，用于高引用或最先进的人工智能模型。而H100、TPU v3等加速器也在训练大型模型方面表现出色。这表明，随着硬件性能的提升，AI模型也在不断进化，寻求更高效的硬件平台。
除了GPU外，硬件类型也丰富了起来。比如出现了专门处理张量计算的TPU（张量处理单元）。这一趋势在报告中被重点介绍，因为优化机器学习数字格式和张量核心提供了额外的改进。使用针对人工智能计算优化的张量核心和数据格式时，GPU通常速度更快。与使用非张量FP32相比，TF32、张量FP16和张量INT8在总体性能趋势中平均提供约6倍、10倍和12倍的性能提升。
此外，报告还发现自2019年以来，计算能力的累计总和（考虑折旧）每年增长2.3倍。这意味着全球NVIDIA组成的计算能力平均每10个月翻一番。这一惊人的增长速度无疑为AI的发展提供了强大的动力。
然而，这种快速增长的算力并非没有争议。一方面，随着硬件性能的提升，AI模型的训练时间大幅缩短，但另一方面，模型的大小也在急剧增加。这使得存储和传输大型模型的成本和难度成为一个亟待解决的问题。此外，随着模型规模的扩大，数据安全和隐私保护也成为了一个不可忽视的问题。
再者，尽管硬件性能不断提升，但每美元性能提升迅速，并且任何给定精度和固定性能水平的硬件每年都会便宜30%。这意味着性价比的提升是硬件厂商和消费者共同追求的目标。
最后，值得注意的是，机器学习硬件在不同精度下的峰值计算性能有着显著的变化。在精度要求较低的情况下，使用低精度格式进行训练已成为一种趋势。这不仅降低了硬件成本，还提高了能源效率。然而，这也对数据科学家提出了更高的要求，他们需要学会如何有效地利用这些低精度格式进行训练。
综上所述，全球AI算力报告揭示了AI领域的一个个秘密。在这个充满机遇和挑战的领域中，我们期待看到更多的创新和突破，以推动AI技术的进一步发展。
参考文献：
[1] Epoch AI. (2024). Global AI computing resources report. [Online]. Available: https://epoch.ai/data/machine-learning-hardware-documentation#overview.
[2] 新智元. (2024). 全球AI算力报告揭秘：LLM最爱A100, 谷歌H100算力领先引争议. [Online]. Available: https://xzz.ai/article/global-ai-report/.
（注意：以上内容仅为示例性文章，实际写作中请根据具体情况和标准进行修改。）
