要約
2024年9月19日の雲栖大会では、阿里雲がクラウドコンピューティングやAIなどの技術革新を推進。アリグループのCEOが、今後はAI計算が主流となり、GPUが中心となる計算モデルへの移行を強調した。生成式AIの需要拡大に伴い、データセンターの構築が進み、GPUが重要な役割を果たしている。
原文: 新浪 雷科技 2024年09月20日
本文(ピンイン)
9月19日,2024云栖大会中杭州如约召开,作为阿里云的年度重磅活动之一,云栖大会以引领计算技术创新为核心,致力于推动云计算、大数据、人工智能等前沿技术的发展与应用。
作为关注AI硬科技的头部新媒体,雷科技也应邀出席云栖大会,大会的开幕演讲由阿里集团
CEO、阿里智能云董事长兼
CEO
吴泳铭主持,而在整个主旨演讲中,最令人印象深刻的莫过于这段话:
生成式AI
改变计算架构,从
CPU
主导的计算体系到
GPU
主导的
AI
计算迁移。AI
时代将是“GPU算力为主,CPU算力为辅”的计算模式。2024年市场新增算力,超过50%的需求AI驱动产生,这一趋势将持续扩大。阿里云投资建设了大量的
AI计算基础设施,依然远远无法满足客户需求。
(图源:2024云栖大会)
没错,GPU计算,就是未来。
CPU曾是数字世界的基石
在过去几十年里,从云端服务器到超级计算机,CPU一直都充当着计算体系核心的责任。比如著名的天河一号,就采用了14336个商用处理器、7168个加速处理器和2048个自主飞腾–1000处理器,这些处理器基本是「CPU」,也就是“逻辑处理器”。
图源:维基百科
CPU主要被设计用于处理通用计算任务,进行复杂的逻辑运算和顺序运算。你可以将CPU看作是一个大学生,他有着足够的逻辑推算能力来处理各种复杂的任务,但是每次只能处理一个任务,也就是所谓的「单线程」。
虽然在后续的CPU设计中,工程师通过指令集、CPU架构等方式,让CPU可以同时处理两个工作(双线程),却已然是当下的极限。而且CPU在处理任务时,仍然需要先处理完手头的工作,再进入下一个工作流程,也就是「顺序执行」。
逻辑运算与顺序执行,构成了CPU的通用计算基础,只要你输入的程序符合CPU的运算逻辑,那么CPU所给出的计算结果都是一样的,并不会因为你使用的是AMD,他使用的是英特尔,所以你的1+1=2,他的1+1=3。
得益于强大的通用计算能力,CPU成为人类构建通用型计算中心时的首选,因为计算中心的设计初衷就是用来执行不同领域的计算任务。而服务器则是承担着为云端应用提供数据交换和计算等支持,为了使其能够适应不同类型的应用运算,通用计算能力就是关键。
图源:veer
GPU计算:从图形渲染到驱动AI
最近两年,一切都发生了翻天覆地的改变,GPU成为大多数新数据中心及超级计算机的核心,GPU算力的增长速度屡屡突破历史记录,企业疯狂采购GPU核心,搭建全新的计算矩阵,而这一切的「元凶」,就是生成式AI。
作为近年来最受关注、热度最高的前沿领域,生成式AI有一个特点,那就是对算力的恐怖需求,这个需求不仅体现在训练、优化AI大模型上,更是随着用户数量的增长飙升。生成式AI可以说是人类少有的,从出现到普及耗时最短的前沿科技,现如今每一个接入互联网的人,都可以通过访问通义千问等网站来使用生成式AI。
图源:通义千问
庞大的需求催生了数量众多的数据中心,但是也让一部分人对此产生疑惑:为什么要选择GPU而非CPU来搭建AI数据中心?
GPU最初的设计用途是图形渲染任务,这决定了其需要更强大的并行任务处理能力。以游戏为例,当你在游戏中看到一个箱子,实际上你看到的是一个由大量三角形组成的3D模型,如果你玩过早期的3D游戏,那么你肯定会对游戏中“有棱有角”的角色有着深刻印象。
图源:推特
实际上,这个问题就是因为早期的GPU算力不足,只能进行百位数的三角形运算,无法满足构建「光滑」模型的要求。随着GPU的运算性能加强,当我们可以在一秒的时间里渲染出千万级的三角形并组成3D模型,那么在游戏玩家的眼中,这个模型就有着非常真实的视觉效果,也就是「拟真级」精细建模。
因为需要处理的任务简单(生成三角形并着色),但是任务数量却非常多(千万级),导致GPU成为一个...
単語(ピンイン)
如约As
promisedaccording
to
appointment
计算技术computing
technologycomputing
technique
致力于apply
oneself
tobe
devoted
todirect
sb.'s
energies
tobend
sb.'s
efforts
fordevotepursue
云计算Cloud
ComputingSaaSIaaS
人工智能artificial
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新媒体New
MediaNew
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生成式generativegeneratingproduction
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