主要观点总结
本文主要介绍了一位在知名AI ASIC公司工作专家的观点，涵盖了AI加速器发展、AI模型性能提升、GPU与定制AI ASIC芯片对比、测试时间计算、分布式AI计算等方面的内容。专家指出定制AI ASIC芯片更适合AI工作负载，AI加速器的开发正在超大规模数据中心运营商、无晶圆厂半导体公司等领域推进。同时，AI模型性能提升趋于平稳，硬件创新是未来的关键挑战之一。此外，文章还涉及GPU利用率问题、训练与推理情况、数据中心提供商和边缘设备的状况，以及中国和美国公司在AI领域的不同策略等。
关键观点总结
关键观点1: AI加速器发展及趋势
AI加速器的开发正在超大规模数据中心运营商、新兴的无晶圆厂半导体公司和老牌半导体公司三个领域推进。AI加速器的采用曲线将比GPU快得多，其性能远超GPU。异构计算将成为主流。
关键观点2: AI模型性能及相关挑战
专家指出AI模型性能提升正在趋于平稳，出现收益递减的情况。硬件创新是未来的关键挑战之一。当前追求的关键目标包括提高每秒标记数、减少首个标记的生成时间以及提高基于思维链推理的准确性。
关键观点3: GPU与定制AI ASIC芯片对比
虽然GPU非常适用于通用的高计算量应用，但定制AI ASIC芯片更适合AI工作负载。这是因为AI ASIC的硅片设计采用了全新方法，其内存架构能够解决GPU中可能出现的挑战。
关键观点4: 测试时间计算及问题
专家认为测试时间计算在未来不会成为常态，只是解决准确性问题的一种变通方法。测试时间计算在较大模型中会产生高昂的成本和延迟。
关键观点5: 中国及部分美国公司在AI领域策略的不同
中国的人工智能公司大多采用横向扩展的方法，计算密度会较低但覆盖范围更广。某些美国公司如Groq和Cerebras也采用这种方法并进行横向扩展，但它们也有纵向扩展的选择。
文章预览
专家是 一位在知名AI ASIC公司领导人工智能硬件和软件开发工作的专家。该公司的创始人曾在苹果、特斯拉、超威半导体（AMD）和英特尔主导关键的处理器架构转型。发言人拥有超过17年的行业经验，曾在人工智能硬件、自动驾驶汽车、机器人技术和消费电子产品领域推出下一代产品。 GPU与定制AI ASIC芯片对比：专家指出，虽然图形处理器（GPU）非常适用于通用的高计算量应用，但定制AI ASIC芯片更适合AI工作负载。这是因为AI ASIC的硅片设计采用了全新方法，其内存架构能够解决GPU中可能出现的挑战，并且它们能够在通用性和特异性之间取得平衡。AI工作负载涉及复杂的多维矩阵乘法，而AI ASIC对此进行了优化。 AI加速器发展方向：AI加速器的开发正在三个领域推进：超大规模数据中心运营商（如谷歌，自2015年开始开发张量处理单元TPU）、新兴的无晶圆
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