生成式人工智能硬件的进步推动经济性和性能的提高

最近，生成式人工智能硬件取得了长足进步，正在彻底改变可访问性和效率，解决大型语言模型（LLM）指数级增长带来的挑战。行业领导者们在小组讨论中分享了对创新战略的见解，揭示了最前沿的解决方案。

降低成本的内存架构

SambaNova Systems产品高级副总裁Marshall Choy强调了内存架构在降低LLM成本方面的关键作用。SambaNova的三层内存框架解决了延迟、带宽和容量问题，旨在经济地扩展LLM的使用。由于 LLM 拥有数十亿或数万亿个参数，因此内存效率对降低成本至关重要。

大型模型民主化：

与传统方法不同，这一概念通过训练领域专家模型来形成万亿参数组合，从而解决因模型规模巨大而带来的可访问性挑战。该模型允许对新数据进行持续训练，同时最大限度地减少延迟并降低相关成本。

模型技术的效率：

Tenstorrent公司人工智能硬件和模型副总裁Mattina强调了模型架构与训练硬件分离的重要性。Tenstorrent的方法包括在训练过程中搜索网络架构，确保模型为实际推理而优化，而不仅仅是训练过程。

系统层面的专业化：

Ampere Computing公司首席产品官杰夫-维蒂希（Jeff Wittich）主张在系统层面实现专业化，在专用芯片与系统灵活性之间取得平衡。Ampere公司的合作战略旨在通过将通用CPU与特定任务加速器结合起来，创建多功能解决方案，从而提高性能和适应性。

整合优势和灵活性：

Wittich强调了集成的重要性，他将通用CPU与专用加速器结合起来，在不影响灵活性的情况下优化人工智能工作负载。根据设想，这种融合将随着时间的推移不断增强功能，在不受限制的情况下提高性能。

总之，生成式人工智能硬件的进步正在推动成本效益和性能的提升。内存架构创新、大型模型的民主化、高效模型技术、系统级专业化和集成解决方案正在塑造未来的格局，使人工智能技术变得更加便捷高效。