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[新聞] 亞馬遜、Alphabet、Meta和微軟在AI晶片的佈局,長期將帶給輝達麻煩

最新2024-04-30 07:50:00
留言38則留言,21人參與討論
推噓11 ( 11027 )
亞馬遜、Alphabet、Meta和微軟在AI晶片的佈局,長期將帶給輝達麻煩 原文網址: https://bit.ly/3UfIw3P 原文: 亞馬遜、Alphabet、Meta和微軟是AI雲端運算領域的四大參與者。他們也恰好是輝達GPU 的最大買家之一。可是這四家雲端巨頭的另一個共同點是他們都在製造自己的晶片,尋求 互補輝達無法滿足其AI客製化的供應。 其實,輝達的GPU非常昂貴,所以四家雲端供應商都希望並且需要控制不斷飆升的資本支 出預算。Meta、微軟、亞馬遜和Alphabet 在AI基礎設施上投入了大量資金。根據 FactSet估計,2024財年這四家的資本支出總計預計將達到1,780億美元,比2023年增加 26%以上。唯有透過設計自己的解決方案來實現,涵蓋軟體、硬體和晶片的大部分成本。 以亞馬遜為例,其於2015年透過收購以色列晶片設計公司Annapurna Labs進軍晶片業務。 這筆交易最後產生了三種晶片:一種名為Graviton的CPU,亞馬遜稱其性價比比同類x86晶 片高出40%;用於訓練LLM的Trainium;以及用於AI推理工作負載的Inferentia。 亞馬遜也投資OpenAI的敵手Anthropic。如今Anthropic用Trainium來訓練其AI模式。 Airbnb、位元組跳動、Snap和德國電信都是 Inferentia 的客戶。 亞馬遜使用自己的晶 片來運行 Alexa、亞馬遜廣告及其新的 Rufus 購物機器人。 Alphabet 旗下的谷歌近十年來一直在開發AI晶片,且創建完整系統的優勢,不僅是晶片 ,還包括相關的軟體、網路基礎設施和儲存。谷歌將其晶片稱為TPU(Tensor Process Unit)。谷歌正在開發第五代TPU,它有兩種類型,一種專注於效能,另一種則針對效率 。 谷歌使用TPU建立大型語言模型,包括其廣泛部署的Gemini軟體。它還依賴TPU來驅動 Google Mail和其他服務。 許多依賴Google TPU的新創公司包括製造個人化聊天機器人的 Character AI和提供文字到圖像軟體的Midjourney。 Meta則是推出了第二代AI晶片,稱為MTIA(Meta Training and Inference Accelerator )。Facebook和Instagram都正在使用MTIA晶片來支援社群媒體排名和廣告模式。Meta表 示,MTIA 是一項長期事業,旨在為 Meta 獨特的工作負載提供最高效的架構。 至於微軟,其於2023年推出了Azure Maia 100 AI Accelerator,這是一款用於模型訓練 和推理的晶片。到目前為止,微軟僅限於內部工作負載的使用。未來微軟將重新構想從晶 片到伺服器到系統再到數據中心基礎設施的每一層,以最大限度地提高效能和效率。 總之,這四家廠商不太可能將其AI晶片販售給其他業者,並與輝達競爭。但是其生產的AI 晶片,仍會逐漸削弱輝達在AI晶片的佔有率,甚至未來的影響力。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 203.145.192.245 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1714349311.A.41A.html

38 則留言

zzahoward, 1F
長期來說 我們都死惹

arslanhs, 2F
老黃包圍網

soliboy, 3F
長期來說 這些公司都會倒

Raikknen, 4F
頂多自用

robin101246, 5F
長期來說 地球會毀滅

abbei, 6F
長期來說 1+1=2

rogergon, 7F
就想像是系統廠自己設計軟硬體不走wintel

rogergon, 8F
從歷史教訓看,很難玩得過老黃的業界標準

rogergon, 9F
除非像linux+arm做出另一個標準

yytseng, 10F
現在看winqual會不會成功囉

ru04hj4, 11F
六大派圍攻光明頂

yytseng, 12F
不過在大模型方面他們這幾家都還是買GB200

tsairay, 13F
只要它們搶不到GG產能就沒用吧,三星和intel明顯

tsairay, 14F
落後一段距離

tsairay, 15F
蘋果就死抓著GG產能不放,幫自己未來AI晶片產能卡位

pponywong, 16F
除非它們在AI佔有率可以到跟蘋果手機一樣

pponywong, 17F
否則不見得便宜

tabrisPTT, 18F
這幾間做出來的chip…效能應該慘到不行吧

agbr2, 19F
自己做chip是趨勢,好不好是另一回事

btpeter, 20F
剛開始 哪有這麼快趕上NV 目前最新的GPU B100/GB200

btpeter, 21F
/ B200效能… 需要時間 NV也不是花了多少時間才到這

btpeter, 22F
樣目前位置….但AI solution 絕對不會是只有GPU為主

btpeter, 23F
流…..ASIC/FPGA/RISC-V 都還是未知數也還在進行中

btpeter, 24F
…. 任何的改變不是一蹴可及….

WSY000000000, 25F
目前效能應該差距頗大,效益CP值到的話才有機會。

PTIMIKE, 26F
還不是要下單GG

madeinheaven, 27F
三星也要做了

a27417332, 28F
什麼業界標準,他們就是想當標準呀

a27417332, 29F
雲三家打的算盤就是把AI服務拿來賣

a27417332, 30F
只要把模型遷移到自家硬體上順順跑就好

a27417332, 31F
只是順不順利就是另一件事了

a27417332, 32F
補述一下,第一句前面說的是底層後面說的是AI服務

cathychg, 33F
尼們忘了 還有雅虎噢。亞美利堅合眾合國

Alwen, 34F
就當初手機晶片潮再走一次而已

Alwen, 35F
三四年後一堆就說不玩惹

sachialanlus, 36F
應該會做特質化的處理器 像是 TPU LPU 那種 不然 GP

sachialanlus, 37F
U 短時間內應該是沒辦法追上

btpeter, 38F
ASIC 自己做作業 ….

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