定制ASIC芯片对高级计算的影响

在技术飞速发展的时代， 人工智能硬件，探索专用集成电路 (ASIC) 在加速 AI 和机器学习方面的关键作用。他的研究强调了这些定制芯片如何提高性能、能源效率和可持续性，满足现代 AI 系统日益增长的计算需求。通过优化工作流程、降低运营成本和改善环境影响，ASIC 为跨不同行业的更易于访问、可扩展和环保的 AI 解决方案铺平了道路。这些创新使行业能够有效应对未来挑战，同时推动全球 AI 技术的进步。

GPU 在 AI 开发中的作用

GPU 在 AI 的发展中发挥了重要作用，是复杂模型中训练和推理任务的支柱。GPU 以其并行处理能力而闻名，擅长处理神经网络所需的大量矩阵计算。尽管 GPU 用途广泛，但在处理日益复杂的 AI 模型时，它面临着能效方面的挑战。定制 ASIC 是对 GPU 的补充，可提供专门的解决方案以进一步优化性能和可持续性。GPU 和 ASIC 共同构成了一个强大的硬件生态系统，可满足 AI 工作负载的通用需求和特定任务需求。

满足复杂 AI 模型的需求

AI 模型的复杂性呈指数级增长，使其过于庞大，无法通过传统处理器进行有效计算。用于训练的大规模 AI 模型会消耗大量计算资源和大量能源，因此导致高昂的运营成本。中央 GPU 的帮助解决了这个问题，它对一般 AI 工作负载具有无与伦比的多功能性。更具体地说，使用定制 ASIC 可将能源效率提高 50 倍，性能提高 10 倍，同时降低成本和碳足迹。这种协同作用确保了 AI 驱动行业的可扩展性和可持续性。

优化架构，提高效率

ASIC 和 GPU 截然不同，其定制架构专为神经网络计算和高性能应用而构建。在通用 AI 中，GPU 占据中心位置，因为它们适用于许多不同的工作负载，而这些工作负载不一定针对 ASIC 进行优化。大规模并行处理阵列和更先进的内存层次结构有助于确保最大程度地提高整体效率。定制 ASIC 提供超过 320 TOPS 的吞吐速度，节能高达 72%，而 GPU 则允许动态适应不断发展的 AI 模型，并为领先的应用程序提供非常短的开发周期。

能源效率：共同优先事项

现代计算由 ASIC 和 GPU 的能效定义。现代 GPU 使用包括动态电源管理在内的先进技术，在处理各种工作负载时达到优化效率的峰值。ASIC 中的高级电源管理每次操作可运行高达 0.31 皮焦耳的功耗，大大降低峰值以外的工作负载的能耗，并符合全球可持续发展计划。

平衡专业化和灵活性

尽管 GPU 提供的灵活性水平非常适合一般的 AI 工作，但 ASIC 最适合用于特定工作负载的专用解决方案。较新的 ASIC 设计采用了混合方法，结合了可重构元素，并在不断变化的环境中平衡了灵活性和性能。结果是 ASIC 能够跟上不断变化的 AI 模型，同时保留 85% 的性能优势。GPU 和 ASIC 共同形成了一个互补框架，组织可以通过该框架高效、有效地满足各种需求。

设计与制造方面的突破

GPU 和 ASIC 设计能力的提升极大地增强了它们对新时代应用的能力。高级综合工具使生产量减少了 45%，同时缩短了验证时间。基于芯片的封装创新通过高达 2.4 TB/s 的芯片间带宽保证了可扩展性和成本效益。这些突破支持跨行业的高性能应用，并加快了 AI 解决方案的上市时间。

市场增长和行业应用

定制 ASIC 和 GPU 的全球市场正在快速增长，因为它们满足了医疗保健、自主系统和企业 AI 的需求。边缘计算尤其受益于 ASIC 的超低延迟，而 GPU 则是动态实时应用所必需的。结合这些技术可实现运营可扩展性、高达 65% 的成本节省和卓越的性能，从而巩固此类节点在 AI 基础设施中的关键作用。

人工智能加速的可持续性

ASIC 和 GPU 可带来性能变革。它们是迈向可持续计算实践的一步。它们有助于实现全球能源消耗和排放方面的可持续发展目标。组织的双重适应使他们能够在不牺牲效率的情况下采用更环保的做法，从而确保长期运营和环境效益。

总之，Ramalinga Reddy Kotapati对定制 ASIC 和 GPU 的探索凸显了它们在各行业 AI 加速中的变革性作用。虽然 GPU 提供了一般 AI 工作负载所需的适应性，但 ASIC 为专门任务提供了无与伦比的性能和能效。它们共同重新定义了 AI 计算和可持续性的未来。随着设计和制造的不断进步，这些技术将推动创新，使组织能够应对不断变化的挑战，同时促进各种应用的可持续增长和创新。