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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>GPU行業(yè)深度報告:AI產(chǎn)業(yè)化再加速 智能大時代已開啟

      GPU行業(yè)深度報告:AI產(chǎn)業(yè)化再加速 智能大時代已開啟

      2023-03-29 | pdf | 7.73 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　在芯片算力快速提升、日趨龐大的數(shù)據(jù)量共同支撐下，AI算法迭代升級加速。AI的發(fā)展經(jīng)歷了很長時間的積累，其能不斷跨越科學與 應用之間的鴻溝主要得益于技術(shù)突破、行業(yè)落地、產(chǎn)業(yè)協(xié)作等多方面的推動，而技術(shù)突破是其中最為關(guān)鍵的要素。從起步階段發(fā)展到 當下深度學習階段，算法、數(shù)據(jù)和算力構(gòu)成了AI三大基本要素，并共同推動AI向更高層次的感知和認知發(fā)展。算法方面，目前深度學習仍然是AI技術(shù)發(fā)展的主導路線，但是早期所使用的有監(jiān)督學習方式由于受限于對大量標注數(shù)據(jù)依賴與理解能力缺乏，而且模型通用 性較差，正逐步被新的技術(shù)所取代，在芯片算力的快速提升、日益龐大的數(shù)據(jù)量這兩者的支撐下，新算法正處于加速迭代升級過程中。

      　　云端計算進入高性能計算時代，大模型訓練仍以GPU為主。雖然AI芯片目前看有GPU、ASIC、CPU、FPGA等幾大類，但是基于幾點原因， 我們判斷GPU仍將是訓練模型的主流硬件：1、Transformer架構(gòu)是最近幾年的主流，該架構(gòu)最大的特點之一就是能夠利用分布式GPU進 行并行訓練，提升模型訓練效率；2、ASIC的算力與功耗雖然看似有優(yōu)勢，但考慮到AI算法還是處于一個不斷發(fā)展演進的過程，用專用芯片部署會面臨著未來算法更迭導致芯片不適配的巨大風險；3、英偉達強大的芯片支撐、生態(tài)、算法開源支持。

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