如谷歌2016年最早推出了TPU(Tensor Processing Unit,张量处理器),专门针对AI计算做优化,目前已经推出至第五代。现在,借助自家最先进的AI模型Gemini和开放AI模型Gemma针对TPU的优化,谷歌正试图向外推广TPU。
全球市占率第一的云计算公司亚马逊AWS也自2018起陆续推出了Trainium和Inferentia两个系列AI芯片,分别用于AI训练和推理,并推出了配套的软件工具Neuron。同时,AWS在云端打造了一套自己开发的网络、存储和计算系统,一部分取代了英伟达的AI系统。
微软也加入其中。去年11月,微软在自家技术大会期间发布了自己开发的云端AI训练和推理芯片Maia 100,Maia 100采用5纳米制程,拥有1050亿个晶体管,微软称该芯片专为微软云定制设计, 最大化利用微软云的硬件效能,满足GPT等大模型AI计算需求。
这些大型科技公司推出的新的芯片表明,它们有能力在半导体硬件上与英伟达一较高下,甚至匹配自身情况设计最合适的AI芯片。
不过,在当前科技公司生成式AI军备竞赛下,自家芯片并不完善的生态和较少的产量难以大规模替代英伟达芯片,甚至缺乏足够的GPU也是致命的。所以,尽管科技巨头都在下大力气设计自己的硬件,但在一段时间内,它们仍会依赖英伟达。
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