作者:Ian King,Bloomberg;編譯:白水,金色財經
當一款新產品點燃科技界時,它通常是一款消費產品,如智能手機或遊戲機。 今年,科技觀察家們將目光聚焦於一款大多數人甚至看不到的不起眼的計算機部件。 H100 處理器啟用了新一代人工智能工具,有望改變整個行業,推動其開發商 Nvidia Corp. 成為全球最有價值的公司之一。 它向投資者表明,圍繞生成式人工智能的熱議正在轉化為實際收入,至少對 Nvidia 及其最重要的供應商而言是如此。 H100 的需求如此之大,以至於一些客戶不得不等待長達六個月才能收到它。
1. Nvidia 的 H100 芯片是什麼?
H100 的名字是對計算機科學先驅 Grace Hopper 的致敬,它是圖形處理單元的增強版,通常安裝在 PC 中,可幫助視頻遊戲玩家獲得最逼真的視覺體驗。 它包括將 Nvidia 芯片集群轉變為單個單元的技術,這些單元可以處理大量數據並進行高速計算。 這使得它非常適合用於訓練生成式 AI 所依賴的神經網絡這一耗能任務。 該公司成立於 1993 年,以近二十年前的投資開創了這個市場,當時它押注並行工作的能力有朝一日會使其芯片在遊戲以外的應用中具有價值。Nvidia H100 攝影師:Marlena Sloss/Bloomberg
2. H100 為何如此特別?
生成式人工智能平台通過吸收大量現有材料來學習完成諸如翻譯文本、總結報告和合成圖像等任務。 它們看得越多,就越擅長識別人類語音或撰寫求職信。 它們通過反複試驗來發展,進行了數十億次嘗試以達到熟練程度,並在此過程中消耗了大量的計算能力。 Nvidia 表示,在訓練所謂的大型語言模型 (LLM) 方面,H100 比該芯片的前身 A100 快四倍,在回復用戶提示方面快 30 倍。 自 2023 年發布 H100 以來,nvidia 宣布了據稱速度更快的版本--H200 和 Blackwell B100 和 B200。 對於競相訓練 LLM 執行新任務的公司來說,不斷增長的性能優勢至關重要。 英偉達的許多芯片被視為發展人工智能的關鍵,因此美國政府已經限制向中國銷售 H200 及幾款功能較低的型號。3. Nvidia 是如何成為 AI 領域的領導者的?
這家總部位於加利福尼亞州聖克拉拉的公司是圖形芯片領域的全球領導者,圖形芯片是計算機中生成屏幕上圖像的部件。 其中最強大的芯片由數千個處理核心組成,這些處理核心可同時執行多個計算線程,對陰影和反射等複雜的 3D 渲染進行建模。 Nvidia 的工程師在 21 世紀初意識到,他們可以將這些圖形加速器重新設計為其他應用程序,方法是將任務分成更小的部分,然後同時處理它們。 AI 研究人員發現,通過使用這種類型的芯片,他們的工作最終可以變得實用。4. Nvidia 有真正的競爭對手嗎?
據市場研究公司 IDC 稱,nvidia 目前控制著數據中心 GPU 市場約 92% 的份額。 亞馬遜公司的 AWS、alphabet 公司的 Google Cloud 和微軟的 Azure 等佔主導地位的雲計算提供商正在嘗試開發自己的芯片,nvidia 的競爭對手 Advanced Micro Devices Inc. 和英特爾公司也是如此。 到目前為止,這些努力在 AI 加速器市場尚未取得太大進展,而 Nvidia 日益增長的主導地位已成為行業監管機構的擔憂。5. Nvidia 如何保持領先於競爭對手?
Nvidia 更新了其產品,包括支持硬件的軟件,速度之快是其他公司無法比擬的。 該公司還設計了各種集群系統,幫助其客戶批量購買 H100 並快速部署。 像英特爾的 Xeon 處理器這樣的芯片能夠進行更複雜的數據處理,但它們的核心更少,在處理通常用於訓練 AI 軟件的大量信息時速度要慢得多。6. AMD 和英特爾在 AI 芯片方面與 Nvidia 相比如何?
作為第二大計算機圖形芯片製造商,AMD 去年推出了其 Instinct 系列的一個版本,旨在攻克 Nvidia 產品占據主導地位的市場。 6 月初,在台灣舉行的台北國際電腦展上,AMD 首席執行官蘇姿豐宣布其 MI300 AI 處理器的升級版將於第四季度上市,並表示將在 2025 年和 2026 年推出更多產品,這表明該公司致力於這一業務領域。 英特爾目前正在設計物件導向 AI 工作負載的芯片,但它承認, 目前對數據中心圖形芯片的需求增長速度快於傳統上是其強項的服務器處理器單元。 Nvidia 的優勢不僅在於其硬件的性能。 該公司發明了一種名為 CUDA 的語言,用於其圖形芯片,允許對它們進行編程以執行支持 AI 程序的工作類型。7. Nvidia 計劃發布下一個產品是什麼?
最受期待的產品是 Blackwell,Nvidia 表示,預計今年將從新產品系列中獲得「大量」收入。 然而,該公司在開發過程中遇到了障礙,這將減緩部分產品的發布速度。與此同時,對 H 系列硬件的需求持續增長。 首席執行官黃仁勳 (Jensen Huang) 一直充當這項技術的大使,並試圖吸引政府和私營企業儘早購買,否則可能會被那些擁抱人工智能的人拋在後面。 Nvidia 還知道,一旦客戶選擇其技術用於他們的生成式人工智能項目,它將比希望吸引用戶的競爭對手更容易向他們推銷升級產品。
