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必一运动官方网站全新AI芯片来了速度10倍于GPU!英伟达要翻了吗?

发布时间:2024-05-26 07:28浏览次数: 来源于:网络

  必一运动官方网站这几天,Sora横空出世,让AI大模型的热度又上升了不止一个level。

  在AI推理技术上必一运动官方网站,这款芯片通过优化架构和减少内存瓶颈,在处理大模型时实现了高效率和低延迟,速度超过英伟达GPU(图形处理器)10倍。

  刚过去的一年,ChatGPT爆火引发AI算力需求热潮,英伟达AI芯片大规模短缺,供不应求。

  除了Groq,科技巨头微软也在研发一种新的网卡芯片,意欲替代英伟达ConnectX SmartNIC智能网卡产品。OpenAI也被曝出计划花费“7万亿”造芯的传闻。

  受上述消息及外部环境影响,截至2月20日美股收盘,英伟达单日股价下跌4.35%,一夜之间总市值缩水780亿美元(约5600亿元人民币)。

  随着Sora的推出,多模态大模型对AI算力的消耗更高,算力的可获取性以及成本将是行业挑战之一。

  据介绍,Groq的LPU芯片推理速度较英伟达GPU提高10倍,运行的大模型生成速度接近每秒500 tokens,直接碾压GPT-3.5近40 tokens/秒的速度。

  还有更直观的列表对比。 据Groq在2024年1月的第一个公开基准测试,由Groq LPU驱动的Meta Llama 2-70B模型,推理性能比其他顶级云计算供应商快18倍。

  第三方机构artificialanalysis.ai给出的测评结果也显示,Groq的吞吐量速度称得上是“遥遥领先”。

  Groq成立于2016年,由谷歌TPU团队原班人马创立,定位于基于自研芯片推出推理加速方案。

  Groq创始人兼 CEO乔纳森·罗斯(Jonathan Ross)曾设计并制作出了第一代谷歌TPU芯片的核心元件,TPU20%的研发项目都由他完成。

  在Groq的创始团队中,有8人来自仅有10人的谷歌早期TPU核心设计团队。

  虽然团队脱胎于谷歌TPU,但Groq没有选择TPU、GPU、CPU等路线,而是选择了一个全新的系统路线——LPU。

  “我们(做的)不是大模型,”Groq表示,“我们的LPU推理引擎是一种新型端到端处理单元系统,可为AI大模型等计算密集型应用提供最快的推理速度。”

  不难看出,“速度”是Groq的产品的最显著特点,而“推理”是其主打的细分领域。

  之所以速度飞起,核心奥义在于LPU克服了两个大模型瓶颈——计算密度和内存带宽。

  据Groq介绍,在LLM方面,LPU较GPU/CPU拥有更强大的算力,从而减少了每个单词的计算时间,可以更快地生成文本序列。此外,由于消除了外部内存瓶颈,LPU推理引擎在大模型上的性能比GPU高出几个数量级。

  Groq表示,英伟达GPU生成每个tokens需要约10焦耳到30焦耳,而Groq仅需1焦耳到3焦耳。 因此,推理速度提高10倍,成本却降低十分之一,相当于性价比提高了100倍。

  在第三方网站上,搭载Groq芯片的加速卡售价为2万多美元,差不多15万人民币。

  虽然Groq的芯片成本较高,但其创始人Jonathan Ross表示,随着GPU短缺和成本上升,Groq的LPU将有巨大的市场潜力必一运动官方网站。

  不是喊话奥特曼“你们推出的东西太慢了……”,就是痛斥马斯克“剽窃”自己的名字。 毕竟,Groq与马斯克的X AI团队的大模型Grok读音确实也太相近了。

  最近,Groq似乎又有了新操作。 一 名自称Groq工作人员的用户与网友互动时表示,Groq的目标是打造最快的大模型硬件,并扬言:

  有分析人士称,在A100和H100相对紧缺的时代,LPU或许会成为大模型开发商的新选择。

  其实,不止Groq在挑战英伟达的“霸主”地位,不少科技巨头也纷纷布局AI芯片。

  据媒体报道,全球最高市值的科技巨头微软正在开发一款新的网卡芯片,类似于英伟达的网卡 ConnectX-7,用它确保数据在微软的服务器之间快速移动。

  除了微软,亚马逊旗下云计算部门AWS、Meta等科技巨头也在自研对标英伟达A100的多款AI芯片产品。

  2023年11月,AWS推出全新基于ARM架构、自研的高性能计算服务器CPU芯片Graviton 3E,同时发布第五代Nitro网络芯片硬件,借此提升云端虚拟机的计算效率。

  2月5日,Meta正式计划今年部署一款新的自研 AI 芯片,即第二代自研AI芯片Artemis,预计将于2024年正式投产,以减少对英伟达芯片的依赖。

  不久前,奥特曼公布通过筹集7万亿美元制造AI芯片,目前正与日本软银集团、阿联酋政府、美国商务部及其他中东主权财富基金等投资者洽谈。

  有分析人士表示,微软和其他云提供商都“不想受制于英伟达(Nvidia)生态系统”。

  2月20日,Lepton AI创始人兼CEO 贾扬清分析称,如果运行未来三年的话,Grog的硬件采购成本是1144万美元,运营成本远高于76.2万美元,而同等性能的8卡英伟达H100 的硬件采购成本仅30万美元,运营成本大约为7.2万美元以内。英伟达的性价比显然更高。

  另外,目前LPU仅用于推理,而为了训练模型,很多公司仍少不了使用NVIDIA GPU或类似的芯片。

  对于奥特曼的7万亿美元计划,黄仁勋则称,(7万亿美元)显然能买下所有GPU。

  黄仁勋曾坦言,这些云计算厂商自研AI芯片是有一定理由的,主要还是服务自家的数据中心,但这不会影响英伟达在全球的AI生态系统发展。

  截至2月20日美股收盘必一运动官方网站,英伟达单日股价下跌4.35%,创下去年10月以来的最大单日跌幅,一夜之间总市值蒸发780亿美元(约5600亿元人民币)。

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