随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large Models）在各个领域中的应用越来越广泛，从自然语言处理到计算机视觉，再到推荐系统等，都离不开大模型的支持。大模型的出现，对芯片的需求产生了深远的影响，本文将深入解析大模型驱动下的芯片需求。
一、大模型对芯片的算力需求
1.1 计算密集型任务
大模型通常包含数以亿计的参数，在进行训练和推理时，需要大量的计算资源。例如，ChatGPT背后的GPT-3模型，其参数量高达1750亿，训练一次需要355个GPU年，花费460万美元。这表明，大模型的计算需求是极其庞大的。
1.2 存储需求
随着大模型参数和输入输出数据长度的增长，存储需求也呈指数级增长。例如，GPT-3的预训练数据量高达45TB，这要求芯片具有更高的存储容量和带宽。
二、大模型驱动下的芯片发展趋势
2.1 芯片架构向定制化演进
为了满足大模型的计算需求，芯片架构正逐渐向定制化演进。例如，英伟达的Hooper架构引入了Transformer引擎，提升了算法计算性能。此外，芯片创业公司Etched推出的Sohu芯片，仅支持Transformer架构，牺牲编程能力以提升计算速度。
2.2 存储与互联重要性提升
随着大模型参数和输入输出数据长度的增长，存储和互联成为主要瓶颈。头部硬件厂商如AMD和英伟达，将创新升级重点从卷算力向卷内存、卷互联转变。
2.3 软硬协同升级
为了释放硬件计算潜力，芯片厂商正加强与软件生态的合作。例如，AMD ROCm 6.2更新扩展了专为语言大模型设计的vLLM库，提升了Instinct系列加速器的AI推理能力。
三、大模型驱动下的芯片市场格局
3.1 英伟达垄断高端算力芯片市场
由于在性能、通信、生态等方面的领先优势，英伟达几乎垄断了高端AI算力芯片市场。
3.2 各路厂商纷至沓来，重构AI芯片市场
随着AI大模型的发展，通用CPU巨头、云和大模型厂商等纷纷发力AI算力芯片，未来AI芯片格局或将迎来重构。
3.3 国产芯片厂商崛起
在AI大模型和算力自主的背景下，国产芯片厂商有望借此机会崛起。
四、总结
大模型的出现，对芯片的需求产生了深远的影响。为了满足大模型的计算需求，芯片架构正逐渐向定制化演进，存储与互联的重要性日益提升，软硬协同升级成为关键。在AI芯片市场，英伟达垄断高端市场，但各路厂商纷纷入局，国产芯片厂商有望崛起。