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GPU的定义（图形处理单元）
一个 GPU（图形处理单元） 是一个专门的处理器，旨在进行高速并行计算。最初是为图形渲染而开发的，它已经成为 人工智能计算的关键要素，特别是用于培训和推断模型。
为什么GPU在AI中必不可少？
- 对并联计算进行了优化 ：他可以执行 同时进行的成千上万的操作，这加速了神经网络的处理。
- LLMS培训必不可少的 ：Openai，Google和Meta使用 成千上万的GPU 训练他们的模型。
- 直到比CPU快100倍 对于某些AI任务。
GPU市场领导者
- NVIDIA H100 ：IA培训的绝对参考，但 30,000和40,000美元 统一。
- AMD MI300X ：针对NVIDIA的替代方案，针对超级计算机进行了优化。
- 英特尔高迪3 ：为AI设计，承诺以较低的成本提高性能。
技术问题
1️⃣ 高度短缺和价格💰
- 需求超过供应，使得 H100几乎找不到 在市场上。
- 公司以黄金价格租用GPU Azure，AWS和Google Cloud。
2️⃣ 新兴比赛🏗️
- Google（TPU），AWS（火车），小脑和Groq提供 专业替代方案。
- 中国开发了自己的芯片，以减少对美国GPU的依赖。
3️⃣ 能源效率🌍
- 一群10,000 GPU消耗 相当于一个小镇。
- 像这样的创新 水冷 软件优化正在尝试减少这种影响。
AI中GPU的未来
✅ 新体系结构的到来更加节能。
✅ 供应商的多样化以减少对NVIDIA的依赖。
✅ 在保持良好性能的同时，优化模型使用较少的GPU。
