学界预警算力接近物理极限 硬件升级恐面临“撞墙”
近日，撞墻艾倫人工智能研究所（Allen Institute for AI）的學界研究科學家、卡內基梅隆大學助理教授 Tim Dettmers 在一篇博文中指出，預警硬件當前計算機處理器技術正日益逼近物理極限，算力升級硬件擴展能力的接近極限限制很可能成為邁向通用人工智能（AGI）與超級智能的主要障礙。
Dettmers 表示，有關 AGI 的恐面討論往往停留在理論層面，但其實現最終仍需以強大的撞墻計算能力為基礎。他認為，學界目前硬件系統的預警硬件擴展空間可能僅剩一到兩年，隨后任何顯著提升都將面臨物理上的算力升級根本約束。
他指出，接近極限自 2018 年以來，物理GPU 性能的恐面進步已逐步放緩，后續提升更多依賴于低精度數據類型和張量核心等優化技術，撞墻但這些改進的實際效果并未達到業界預期。
盡管單個 GPU 的性能提升空間已趨近飽和，Dettmers 仍指出，通過硬件系統層面的整合與創新，例如采用 NVIDIA 最新的 GB200 NVL72 架構，將加速器數量從 8 個擴展至 72 個，可以在推理任務中實現約 30 倍的性能增長，從而延長當前硬件平臺的實際應用周期。
原創文章，酒泉城市新聞網，如若轉載，請注明出處：http://www.ssdlb.cn/news/53e099873.html
