不再強調微處理器
時間：2022-03-17 13:42:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-03-17 13:42:01 來源：行業(yè)動態(tài)
Nvidia和其他GPU制造商正在試圖滿足云廠商和系統(tǒng)制造商對新型硬件架構的需求，這種架構將不再強調微處理器性能，而是突出架構本身非常適合機器學習工作負載并行處理的需求。專門用于處理機器學習工作負載的機器會把大部分工作交給GPU，GPU會并行處理數(shù)據(jù)并將結果反饋給CPU，因此CPU的速度就不需要那么快。
對于某些工作負載來說，這種方法帶來了性能上質的飛躍。人工智能初創(chuàng)公司OpenAI上周獲得了微軟10億美元的巨額投資，該公司曾在去年預測，在2012年到2018年期間，OpenAI最大規(guī)模的人工智能訓練中所使用的計算能力增長了30多萬倍，3.5個月就翻一番的速度遠遠超過了摩爾定律的增長速度。
不僅僅是GPU，手機采用的低功耗、精簡指令集計算Arm微處理器也在物聯(lián)網設備甚至是AWS ECS實例中尋找新的用途。
英特爾和其他公司也把賭注投向了持久內存，這種新型內存會把存儲的數(shù)據(jù)保留特性與DRAM的速度優(yōu)勢結合到一起。持久內存特別適合超大規(guī)模場景，這種技術證明了云計算帶來硬件優(yōu)先級上的變化。這將是一項具有革命性的技術，VMware云平臺業(yè)務部首席技術官Kit Colbert這樣說。
由于云計算企業(yè)正試圖幫助那些將大量數(shù)據(jù)移入和移出云端的客戶解決延遲和數(shù)據(jù)傳輸問題，因此市場對網絡硬件的興趣也在激增。Hyperion公司的Sorensen表示：關鍵在與數(shù)據(jù)移動，而不是計算能力?？梢越鉀Q數(shù)據(jù)移動問題的CPU將會勝出。
云計算三大巨頭亞馬遜、微軟和谷歌總共投資數(shù)十億美元在定制硬件上，用于提高自身云平臺的性能或者調優(yōu)服務來滿足特定的用途，例如人工智能開發(fā)等等。云提供商喜歡人工智能。機器學習和深度學習過程會消耗大量數(shù)據(jù)，消耗的處理能力和所能提供的一樣多。
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