持续报道：AIGC时代算力瓶颈究竟如何突破

2016年，英伟达将全球首款DGX交给了OpenAI，推进了生成式AI革新。如今，由于ChatGPT等产品的推进，全球科技公司纷纷开端开发自己的大型模型，导致预训练和推理所需的算力需求指数级增加。

根据OpenAI的剖析陈述显现，在2012年至2018年的6年间，人工智能训练任务中运用的算力需求增加了约30万倍。这导致GPU被广泛应用于加快芯片，英伟达占据了全球GPU商场的82%比例。

一家坐落上海张江的数据公司正在商讨采购英伟达DGX的方案。他们发现一台包括8张A800的DGX超算现在市面上的价格或许高达230万元到250万元，而且价格还在继续上涨。

在算力本钱继续高企的情况下，国内的大模型开发者们等待国产解决方案。他们希望国内的GPU厂商能够推出与英伟达相媲美的产品，以降低算力本钱。

国内的GPU厂商也现已看到了AIGC带来的算力时机。燧原科技早在两年前就开端训练项目，现在他们看到了大模型预训练之上的商场时机。他们现已调整了自身的产品路线图，以满足AIGC年代的算力需求。

新式的算力技术，如光子核算和量子核算，或许成为接受人工智能核算需求增加的新技术。“新式架构的芯片满足人工智能核算需求的增加曲线一定是更峻峭的。”上海交大教授金贤敏表明。

金贤敏团队行将建设国内首条光子芯片中试线，估计下一年年中建成，产能可达上万片。在AIGC年代，算力已成为大模型开发的短期瓶颈，解决算力缺少问题是一个系统性的工程。

惠志斌，上海社科院信息所研讨员和互联网研讨中心主任表明，在AIGC年代，除了重视国外GPU厂商的先进产品，我们还应该在光子核算和量子核算等颠覆性技术领域加强科技研发。

此时快讯

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