全球AI算力报告出炉，LLM最爱A100！谷歌坐拥超100万H100等效算力

原标题：全球AI算力报告出炉，LLM最爱A100！谷歌坐拥超100万H100等效算力
文章来源：新智元
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全球AI算力增长惊人：Epoch AI报告解读

人工智能的飞速发展离不开强大的算力支撑。Epoch AI近期发布的全球机器学习硬件估算报告，为我们揭示了AI算力领域的惊人增长速度和发展趋势。

1. 算力增长速度惊人

   报告指出，从2008年到2024年，全球机器学习硬件的计算能力实现了指数级增长。以16位浮点运算衡量，机器学习硬件的性能每年增长43%，每1.9年翻一番。这种增长速度得益于晶体管数量的增加、半导体制造技术的进步以及针对AI工作负载的专门设计，例如TPU的出现。

2. 性价比持续提升

   机器学习硬件的性价比也在不断提升。报告显示，每美元性能每年提升30%。这意味着相同价格下，可以获得更强大的算力。同时，低精度计算（如INT8）成为主流，显著提升了性能。

3. 低精度计算成主流

   低精度计算（如TF32、张量FP16和张量INT8）在性能上取得了显著突破，比传统的FP32计算速度快得多。例如，H100在INT8时的速度比在FP32时快59倍。这使得使用低精度格式训练模型成为普遍趋势。

4. 能效持续提升

   顶级GPU和TPU的能效每1.9年翻一番。Meta的MTIA和NVIDIA H100在能效方面表现突出。未来，Blackwell系列处理器有望进一步提升能效。

5. 模型训练算力需求激增

   大型模型训练所需的算力呈式增长。从2016年Google NASv3 RL网络使用800个GPU到2024年Meta Llama 3.1 405B使用16384个H100 GPU，八年间增长了20多倍。

6. 四大算力巨头

   谷歌、微软、Meta和亚马逊掌握着全球大部分AI算力，其算力规模相当于数十万甚至上百万个NVIDIA H100。这些算力不仅用于自身研发，也提供给云客户使用。

7. 英伟达算力增长迅猛

   自2019年以来，NVIDIA芯片的总可用计算能力每年增长2.3倍，平均每10个月翻一番。Hopper架构的GPU目前占据NVIDIA AI硬件总计算能力的77%。

8. 公开数据集

   Epoch AI同时发布了机器学习硬件数据集和数据分析源代码，方便研究人员进一步分析和研究。

总而言之，Epoch AI的报告清晰地展现了全球AI算力领域的蓬勃发展态势，也预示着未来AI技术将继续以惊人的速度向前发展。 低精度计算、高效能芯片以及不断增长的算力资源，将共同推动人工智能迈向新的高度。

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作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。