一种新型的计算
有如此多的公司都在致力于解决相同的问题 ， 因此市场洗牌也就不可避免了 ， 只是不会很快来临 。 GPU还将存在很长一段时间 ， 并且仍然是那些不需要极端性能的AI训练和推理项目最具成本效益的解决方案 。
然而 ， 随着高端市场的模型变得越来越大、越来越复杂 ， 对特定功能架构的需求也将随之增加 。 Gartner分析师Dekate表示：“三到五年后 ， 你可能会看到GPU和AI加速器体现出的多样性 ， 这是我们能够扩大规模以满足本世纪末及未来需求的唯一途径 。 ”
我们预测 ， 那些领先的芯片制造商们将继续做他们擅长的事情 ， 逐步巩固他们现有的技术基础 。 很多厂商还将效仿英特尔 ， 收购专注于AI的初创公司 。 高性能计算领域也在关注AI的潜力 ， 帮助解决大规模模拟和气候建模等经典问题 。
Dekate说：“高性能计算生态系统始终在关注那些他们可以吸收的新技术 ， 以保持领先地位 ， 他们正在探索AI可以带来什么 。 ”在这个背景下还有量子计算 ， 一种理论性多于实践性的技术 ， 但量子计算有可能彻底改变计算方式 。
无论哪种新架构获得青睐 ， 这股AI浪潮无疑重新点燃了人们对硬件创新开辟软件新领域潜力的兴趣 。
SambaNova公司的Choy说：“你的系统每增长一个数量级 ， 你都必须考虑对系统架构的完整重构 ， 从exascale跃升到zettascale需要大量的硬件和软件优化 ， 而芯片是其中一个重要的组成部分 。 在未来的十年中 ， 芯片不会保持不变的 。 ”返回搜狐 ， 查看更多
【市场分析：AI如何再次点燃人们对硬件的兴趣】责任编辑：

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