全球AI算力報告出爐，LLM最愛A100！谷歌坐擁超100萬H100等效算力

原標題：全球AI算力報告出爐，LLM最愛A100！谷歌坐擁超100萬H100等效算力
文章來源：新智元
內容字數：4362字

全球AI算力增長驚人：Epoch AI報告解讀

人工智能的飛速發展離不開強大的算力支撐。Epoch AI近期發布的全球機器學習硬件估算報告，為我們揭示了AI算力領域的驚人增長速度和發展趨勢。

1. 算力增長速度驚人

   報告指出，從2008年到2024年，全球機器學習硬件的計算能力實現了指數級增長。以16位浮點運算衡量，機器學習硬件的性能每年增長43%，每1.9年翻一番。這種增長速度得益于晶體管數量的增加、半導體制造技術的進步以及針對AI工作負載的專門設計，例如TPU的出現。

2. 性價比持續提升

   機器學習硬件的性價比也在不斷提升。報告顯示，每美元性能每年提升30%。這意味著相同價格下，可以獲得更強大的算力。同時，低精度計算（如INT8）成為主流，顯著提升了性能。

3. 低精度計算成主流

   低精度計算（如TF32、張量FP16和張量INT8）在性能上取得了顯著突破，比傳統的FP32計算速度快得多。例如，H100在INT8時的速度比在FP32時快59倍。這使得使用低精度格式訓練模型成為普遍趨勢。

4. 能效持續提升

   頂級GPU和TPU的能效每1.9年翻一番。Meta的MTIA和NVIDIA H100在能效方面表現突出。未來，Blackwell系列處理器有望進一步提升能效。

5. 模型訓練算力需求激增

   大型模型訓練所需的算力呈式增長。從2016年Google NASv3 RL網絡使用800個GPU到2024年Meta Llama 3.1 405B使用16384個H100 GPU，八年間增長了20多倍。

6. 四大算力巨頭

   谷歌、微軟、Meta和亞馬遜掌握著全球大部分AI算力，其算力規模相當于數十萬甚至上百萬個NVIDIA H100。這些算力不僅用于自身研發，也提供給云客戶使用。

7. 英偉達算力增長迅猛

   自2019年以來，NVIDIA芯片的總可用計算能力每年增長2.3倍，平均每10個月翻一番。Hopper架構的GPU目前占據NVIDIA AI硬件總計算能力的77%。

8. 公開數據集

   Epoch AI同時發布了機器學習硬件數據集和數據分析源代碼，方便研究人員進一步分析和研究。

總而言之，Epoch AI的報告清晰地展現了全球AI算力領域的蓬勃發展態勢，也預示著未來AI技術將繼續以驚人的速度向前發展。 低精度計算、高效能芯片以及不斷增長的算力資源，將共同推動人工智能邁向新的高度。

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。