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。/ h: m) `7 e( w* g! f
. W# c( W1 k1 G' n: P; N
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。# H0 [- F& Y$ h. g
m$ o* ~' B# m8 ^7 }5 `
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。% C. q1 C9 a! G5 K
( c. j, V& o% bIEEE 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。
8 \; X# o* G* W2 H% V- @; b" A: d. [2 q) @( K
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。
" z! `) C, o9 n* O3 X3 J, n
- b6 I( \% u1 t! I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 ~0 ]" [5 E3 f. W u/ u
' o5 C4 Z5 `9 I! z8 j$ d9 k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。
5 z1 w R# C, x K5 v8 K5 {3 ^, B) s# X# G$ M" w/ h2 e% m1 `# `
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。
" @5 N$ J& m5 k B6 x+ O% d3 v; [4 \) E/ x
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」。