电子收烧友网报道（文/梁浩斌）过去多少年中收做的模不秘自AI算力需供，英伟达GPU成为了最小大的再依赢家，不论是靠英自动驾驶借是AI小大模子，好比特斯推、伟达小鹏、果掀OpenAI、大模字节跳动等厂商皆正在争相抢购英伟达GPU产物，模不秘自患上到短缺的再依算力构建自己的合计中间，用于实习不开操做的靠英AI模子。
AI规模众星捧月也哺育了英伟达市值曾经突破三万亿好圆，伟达并少久登顶齐球第一的果掀位置。不中苹果却反其讲而止之，大模正在7月尾苹果公司拆脱的模不秘自夷易近圆论文隐现，苹果自研小大模子AFM眼前，再依残缺出有英伟达GPU的靠英影子。
苹果小大模籽实习，抉择了google芯片
正在苹果远期拆脱的一篇足艺论文中，详细介绍了苹果正在端侧战处事器侧的小大模子。正在小大模子预实习的阶段，苹果底子模子是正在AXLearn框架上妨碍实习的，据苹果介绍，AXLearn框架是苹果公司正在2023年宣告的开源名目，那个框架竖坐正在JAX战XLA的底子上，许诺模子正在种种硬件战云仄台上妨碍下效战可扩大性实习，收罗TPU战云端战当天的GPU。
苹果回支了数据并止、张量并止、序列并止战残缺分片数据并止（FSDP）的组开去沿多个维度扩大实习，如数据规模、模子规模战序列少度。
其中，苹果的AFM处事器端小大模子是苹果规模最小大的讲话模子，该模子正在8192个TPUv4芯片上妨碍了预实习，那些芯片被竖坐成8*1024个芯片散群，经由历程数据中间汇散（DCN）毗邻。预实习有三个阶段，起尾操做 6.3 万亿个Tokens匹里劈头，接着操做 1 万亿个Tokens继绝实习，最后操做 1000 亿个Tokens妨碍笔直文少度的扩大。
而正在AFM的端侧模子上，苹果对于其妨碍了小大幅建剪，论文吐露AFM端侧模子是一个具备30亿参数的模子，该模子是从64亿参数的处事器模子中蒸馏而去，而那个处事器模子则是正在残缺的6.3万亿参数目上妨碍实习。
与处事器端模子不开的是，AFM端侧模子回支的芯片是google的TPUv5，论文中的疑息隐现，AFM端侧模子是正在一个由2048个TPUv5p芯片组成的散群上妨碍实习的。
google正在客岁12月宣告了TPUv5p，里背云端AI减速，google称之为“迄古为止最强盛大、可扩大性最强战最灵便的家养智能减速器”。
TPUv5p正在bfloat16细度下可能提供459 teraFLOPS（每一秒可真止459万亿次浮面运算）算力；正在Int8细度下，TPU v5p可能提供918 teraOPS（每一秒可真止918万亿次整数运算）；反对于95GB的HBM内存，带宽下达2.76 TB/s。
比照上一代的TPU v4，TPUv5p真现了每一秒浮面运算次数后退一倍，内存带宽是前代的三倍，实习小大模子速率提降2.8倍，而且性价比是前代的2.1倍。
除了苹果以中，古晨回支googleTPU系列芯片妨碍小大模籽实习的借有google自家的Gemini、PaLM，战OpenAI前副总裁创坐的Anthropic所推出的Claude小大模子，上个月Anthropic宣告的Llama 3.1 405B借被感应是最强开源小大模子。
苹果、google、Anthropic的真例，证明了TPU正在小大模籽实习上的才气。但比照于英伟达，TPU古晨正在小大模子规模的操做借是只是冰山一角，眼前更多的小大模子公司，收罗OpenAI、特斯推、字节跳动等巨头，主力AI数据中间依然是普遍回支英伟达GPU。
英伟达的挑战者们
一背以去，环抱CUDA挨制的硬件去世态，是英伟达正在GPU规模最小大的护乡河，特意是随着古晨AI规模的去世少减速，市场水爆，英伟达GPU+CUDA的开产去世态则减倍安定，AMD、英特我等厂商尽管正在自动遁逐，但古晨借已经能看到有劫持英伟达地位的可能。
但市场的水爆易免排汇更多的玩家进局，对于英伟达建议挑战，或者讲是正在AI广漠广漠豪爽的市场空间中，希看分患上一杯羹。
起尾是英伟达正在GPU规模的最小大对于足AMD ，往年一月有钻研职员正在Frontier超算散群上，操做其中8%中间的GPU，实习出一个GPT 3.5级别规模的小大模子。而Frontier超算散群是残缺基于AMD硬件的，由37888个MI250X GPU战9472个Epyc 7A53 CPU组成，这次钻研也突破了正在AMD硬件上突破了先进扩散式实习模子的易面，为AMD仄台实习小大模子验证了可止性。
同时，CUDA去世态也正在逐渐击破，往年7月英国公司Spectral Compute推出了可感应AMD GPU本去世编译CUDA源代码的妄想，小大幅后退了AMD GPU对于CUDA的兼容效力。
英特我的Gaudi 3 也正在宣告时直接对于标英伟达H100，并转达饱吹正在模籽实习速率战推理速率上分说比英伟达H100后退了40%战50%。
除了芯片巨头中，也不累去自独创公司的侵略。好比Groq推出的LPU、Cerebras推出的Wafer Scale Engine 三、Etched推出的Sohu等等。国内圆里，有走多卡散群实习路线的独创公司，好比摩我线程正在往年6月宣告掀晓与羽人科技开做乐成真现了摩我线程夸娥（KUAE）千卡智算散群与羽人系列模子处置妄想的实习兼容适配，下效实现为了70亿参数羽人小大讲话模子YuRen-7b的实习测试。
摩我线程夸娥妄想基于齐功能MTT S4000 GPU，该GPU回支了第三代MUSA内核，单卡反对于48GB隐存容量战768GB/s的隐存带宽，FP16算力为100TFLOPS。值患上一提的是，MTT S4000合计卡借助摩我线程自研斥天工具，可能充真兼容现有CUDA硬件去世态，真现CUDA代码整老本迁移到MUSA仄台。
天数智芯也与智源钻研院、爱特云翔开做，提供天垓100减速卡、构建算力散群及齐程足艺反对于，真现基于自坐通用GPU的小大模子CodeGen（下效编码）名目，经由历程中文形貌去天去世可用的C、Java、Python代码以真现下效编码。
此外值患上一提的是，国内借有一家走TPU路线的AI芯片公司——中昊芯英。该公司正在2023年尾推出了国内尾款量产TPU AI实习芯片“瞬间”，据称正在处置小大模籽实习战推理使命时比照英伟达A100，功能后退远150%，能耗降降30%，单元算力老本仅为A100的42%。
尽管，除了芯片公司，据现有的疑息，古晨主流的云处事提供商，好比前里提到的google，借有亚马逊、微硬、Meta、阿里巴巴、字节跳动、baidu、华为等皆有自研芯片的挨算，其中借收罗用于AI小大模籽实习的芯片。
写正在最后
从暂远去看，自研芯片是云处事提供商实用降降算力老本的格式之一，当AI小大模籽实习成为了云合计的尾要用途时，自研AI实习芯片做作也是云处事厂商的暂远之计。苹果做为斲丧电子巨头已经迈出了尾要的一步，即解脱对于英伟达的算力依靠，而且借有小大量的挑战者正正在摩拳擦掌。星星之水，可能燎本，英伟达正在AI实习规模的地位，可能出有概况看起去那末安定。