發新話題
打印

[轉貼] 摩爾定律已逝 黃仁勳「黃氏定律」GPU AI 效能10年增千倍

摩爾定律已逝 黃仁勳「黃氏定律」GPU AI 效能10年增千倍

自由時報 2023/10/06 當人們在討論「摩爾定律」(Moore's Law)是否失效之際,輝達首席科學家達利(Bill Dally)近期演說指出,後摩爾時代的「黃氏定律」(Huang's Law)正帶來電腦效能的結構性轉變,他預測,GPU AI(人工智慧)推理效能10年將提升1000倍。
  z6 K" ~" |. v- s" ~/ v  e1 F# |& j  l1 k. o. R; y& _
達利在近日舉行的「2023 Hot Chips」年度會議上指出,每一款新的處理器需要獨創性與努力來發明與驗證新成份。這迥然不同於一個世代以前,工程師基本上依賴的是更小、更快速的晶片原理。
/ P6 k, e7 B3 e8 t4 ~8 u; o/ j$ M& c" V, t" |9 Y+ k
他說,他在輝達領導的一個300多人團隊,過去10年協助單一GPU的AI推理效能提升1000倍,未來也將以這樣的速度持續下去。
4 z; K( j' m9 X( q4 f- v+ H. i8 r4 A( ~* Y* o! @
IEEE Spectrum一篇報導,首度以輝達創辦人兼執行長黃仁勳為名,將此驚人進展稱為「黃氏定律」,華爾街日報之後一篇專欄文章,使此定律廣為人知。
6 y( c$ u& r' P- g: t1 V) W
% {" d, [$ p! ^8 C( J0 M; q. c達利解釋,輝達一直努力改良GPU微架構,以提升AI推理的效能成長。比如,輝達最新Hopper架構與Transformer引擎,採用8與6位元浮點及整數數學動態組合,產生12.5倍的效能提升,這是為當前生成式AI模型的需求,量身打造的,相關複雜指令協助以更少能源執行更多工作。
! C1 i9 E/ A% `0 ]( t* w% w( p' c7 l  b
此外,輝達安培架構(Ampere)增加結構稀疏性,此為簡化AI模型權重,而又不降低模型準確度的創新方式,該技術帶來另外2倍的效能提升,未來有望再度取得進展。7 w8 b# m5 k7 x1 f- u+ U
. y& G. `" T6 x4 v1 G6 W. I  ~$ n7 G2 E
達利也提到,將系統中的GPU,以及系統之間的輝達網絡直接串連的,能提升單一GPU效能1000倍。
, |: X" ~' o2 k' l7 H! E& p5 p; D/ y: b1 ?1 E
他說,雖然過去10年,輝達的GPU從28奈米升級到5奈米製程,但總體效能僅提升2.5倍,這與一個世代前的摩爾定律迥然有別,根據該定律,隨著晶片越變越小、運算越來越快,效能每兩年應倍增。
2 J1 A* g( T4 B" j% E4 N7 ^' a: p/ X6 `
" d. C; o$ e# U8 l2 X) G$ [達利說,儘管摩爾定律的效能提升逐漸失效,但他對於黃氏定律深具信心。他說,因為新一代晶片與系統需要新創新,「這是做電腦工程師的有趣時代;電腦產業正處於決定性時刻,而這一切都取決於公司如何看待晶片與運算的發展」。

TOP

發新話題