• 人工智能（AI）芯片是专门设计的计算机微芯片，用于开发 AI 系统。
  • Nvidia 生产的 H100 加速器能够处理海量数据，目前需求旺盛。

AI 行业正以迅猛的速度发展，机器学习和生成式 AI 的突破几乎每天都有新闻报道。随着 AI 技术的发展，AI 芯片已成为大规模构建 AI 解决方案的关键。例如，使用传统 CPU——甚至几年前的 AI 芯片——来提供像面部识别或大规模数据分析这样的现代 AI 应用，成本将成倍增加。现代 AI 芯片在四个关键方面优于前代产品：速度更快、性能更强、更灵活、更高效。

什么是 AI 技术？

人工智能（AI）正在改变我们的世界，这场革命的一个重要部分是对海量计算能力的需求。机器学习算法日益复杂，对训练和推理的计算能力需求越来越大。

最初，AI 工作负载在传统的中央处理器（CPU）上运行，利用多核 CPU 和并行计算的能力。几年前，AI 行业意识到图形处理器（GPU）在运行某些类型的 AI 工作负载时非常高效。然而，对于 AI 发展前沿的参与者来说，标准 GPU 已不再足够，这促使他们开发越来越专业的硬件。

然而，对于 AI 发展前沿的参与者来说，标准 GPU 已不再足够，这促使他们开发越来越专业的硬件。

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领先的 AI 芯片制造商——NVIDIA

NVIDIA目前是 AI 芯片的领先供应商。此前以 GPU 闻名，近年来 NVIDIA 开发了专用的 AI 芯片，如 Tensor Core GPU 和 NVIDIA A100，后者在撰写本文时被认为是全球最强大的 AI 芯片。

A100 具有针对深度学习矩阵运算优化的 Tensor Cores，以及大容量的高带宽内存。其多实例 GPU（MIG）技术允许多个网络或任务同时在单个 GPU 上运行，提高了效率和利用率。此外，NVIDIA 的 AI 芯片兼容广泛的 AI 框架，并支持 CUDA（一种并行计算平台和 API 模型），这使其在各种 AI 和机器学习应用中用途广泛。

NVIDIA 在人工智能行业中扮演什么角色？

像 OpenAI 去年发布的用于生成文本的 ChatGPT-4 等人工智能程序，依赖于海量数据库和处理能力。ChatGPT-4 估计拥有 1.7 万亿个参数，是其 2020 年前代产品的十倍，凸显了日益增长的复杂性。NVIDIA 生产一种名为 H100 加速器的芯片，能够处理这些数据，并且需求量很大。本月，NVIDIA 宣布将推出更先进的芯片。NVIDIA 生产的 H100 加速器能够处理此类数据，目前需求旺盛。