Nvidia A100 助力語言模型訓練，新一代晶片提升100萬倍

 

Nvidia A100 晶片是 AI 專業人士的得力助手，已成為 AI 產業的核心工具之一，可同時執行許多計算，適用於訓練和使用神經網絡模型。Nvidia目前擁有 95% 的機器學習圖形處理器市場，但其高價格和能源消耗限制了中小企業的發展。Nvidia 的 H100晶片是 A100的升級版，能夠提高 AI 訓練速度100萬倍。

人工智慧（AI）科技的快速發展讓眾多科技公司和初創企業相繼推出AI相關產品。而這些產品背後的核心工具之一，就是售價高達約 10,000 美元的 Nvidia A100 晶片。

Nathan Benaich 是一位 AI 投資者，他發布了涵蓋 AI 產業的新聞稿和報告，其中包括部分採用 A100 的超級電腦列表。他表示，A100 晶片目前已成為 AI 專業人士的“得力助手”。根據 New Street Research 的數據，Nvidia 占據了95% 的機器學習圖形處理器市場。

A100 晶片適用於許多AI模型，如 ChatGPT、Bing AI 和 Stable Diffusion 等工具。A100 晶片能夠同時執行許多簡單的計算，對於訓練和使用神經網絡模型非常重要。

A100 技術最初是用於遊戲中渲染精細的3D圖形，一開始是GPU。但是現在 Nvidia 的 A100 已經針對機器學習任務進行了配置和定位，運行在數據中心，而不是在遊戲電腦中。

AI 晶片的軍備競賽

AI 公司需要大量的 A100 晶片來訓練人工智慧模型，如大型語言模型。這些晶片需要足夠的算力來快速處理數據，以識別模式。在此之後，像 A100 這樣的 GPU 還需要進行“推論”，使用模型生成文本、進行預測或識別照片中的物體。

因此，AI 公司需要大量的 A100 晶片。一些在該領域的創業者甚至將他們可以使用的 A100 數量視為進展的標誌。

例如 Stability AI CEO Emad Mostaque 在 Twitter 上寫道：“一年前，我們有32個A100。為夢想而奮鬥，繼續增加 GPU 的堆疊。”該公司幫助開發了引人注目的圖像生成器 Stable Diffusion，據稱市值超過 10 億美元。據 State of AI 報告估計，Stability AI 現在可使用超過 5400 個。

另外自動化和機器學習在許多領域，特別是在製造、物流和金融等領域中的應用越來越普遍，進一步推動了對A100等AI晶片的需求。

這些應用程序需要大量的計算能力來運行，而A100是目前最適合這些需求的晶片之一。一些初創企業已經獲得數千個A100，而大型公司需要更多的晶片。

新一代晶片的晶片快 100 萬倍

A100 GPU被認為是AI行業的一個核心工具，但其高昂的價格卻限制了一些中小型公司的發展。此外，GPU處理器消耗大量的電力，需要大量的冷卻設備，這些因素都增加了使用它們的成本。

因此，未來的技術發展將會更加關注如何降低成本並提高效率。
H100 是 Nvidia 在 2022 年推出的一款GPU，也是 A100 的升級版，據稱是針對Transformers等 AI 技術進行優化的第一款數據中心GPU。Transformers是當今最先進的自然語言處理模型，例如在 ChatGPT 和 Bing AI 等工具中都有使用。

相比於A100，H100的單位價格更高，但更具效率和性能，能夠在AI培訓方面實現更快的速度。Nvidia表示，H100將使 AI 訓練速度提高100萬倍，這意味著AI公司將來可能不需要購買太多的Nvidia晶片。然而，H100的競爭對手可能是更高效的AI晶片，而Nvidia和其他公司都在努力開發更好的解決方案，以滿足不斷增長的AI需求。

Nvidia 目前仍居於領先位置

雖然AMD和英特爾等公司也開始生產為人工智能工作負載優化的GPU，但是最新的《State of AI Compute》指出，AI硬體市場仍然大量集中在Nvidia手中。截至2021年底，超過21,000篇開源AI論文表示它們使用 Nvidia 晶片，大部分使用的是 2017 年推出的 V100 晶片，但 A100 在 2022 年增長迅速，成為第三大使用的 Nvidia 晶片，僅次於原本是面向遊戲市場的價格低於1,500美元的消費級圖形晶片。

雖然 Nvidia 在AI晶片市場中擁有絕大部分市場份額，但隨著 AI 技術的進一步發展，這個市場仍然充滿著競爭。未來，AI 行業將需要更快、更強大的硬體，而新一代 AI 晶片的開發將成為關注的焦點。

參考資料：

• Meet the $10,000 Nvidia chip powering the race for A.I.