隨著人工智能算力需求的急劇增長,算力芯片面臨著一系列巨大挑戰(zhàn)。簡單總結(jié)如下:
算力需求呈幾何級增長,尤其在AI大模型、高階自動駕駛、元宇宙等領域。每兩個月AI算力翻倍,給大算力場景帶來了數(shù)量級的提升。
性能和靈活性難以平衡,CPU靈活但性能不足,ASIC性能極致但缺乏靈活性。對于越復雜的系統(tǒng),通用靈活性的需求高于對性能的需求。
業(yè)務的橫向和縱向差異性使得針對特定場景定制芯片會導致架構(gòu)碎片化,無法跟上軟件的迭代。
大芯片研發(fā)成本居高不下,數(shù)以億計的研發(fā)成本需要大規(guī)模落地才能攤薄。
芯片大規(guī)模落地受到困擾,性能優(yōu)化的專用定制方案難以實現(xiàn)大規(guī)模部署,導致宏觀算力無法規(guī)?;?。
生態(tài)建設門檻高,大芯片需要框架和生態(tài),但構(gòu)建和維護生態(tài)的門檻高,小公司難以承擔。
從客戶視角看,避免對特定廠家的硬件平臺產(chǎn)生過度依賴成為迫切需求,需要開放標準化的硬件和系統(tǒng)堆棧。
面對云網(wǎng)邊端融合的挑戰(zhàn),需要不同廠家硬件的開放標準化,構(gòu)建統(tǒng)一的硬件平臺和系統(tǒng)堆棧,以實現(xiàn)宏觀計算平臺的融合。
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