湖南
Q：算力技術方面有哪些變化，尤其是在大規模部署時面臨的問題？
A：算力技術在過去兩年中有顯著變化，例如NVL36、NVL72、IB以及CPO、LPO等技術的出現。在大規模部署中，面臨的問題包括前期的漏液問題、同連接PCB的問題等。同時，從NV（英偉達）的視角看，主要是一個性價比問題，即GPU功耗大、價格昂貴，導致在推理側應用時成本過高。例如，910C和DB200中使用的1500萬鎂鋅片表明成本和功耗仍難以解決。
Q：ASIC芯片為何被認為是取代GPU的趨勢，并且它的技術和GPU技術相比有何優勢？
A：ASIC芯片因其功耗較小、價格相對便宜，性價比更高，因此被認為是取代GPU的一個新型技術方向。類似于5G基站中用ASIC代替FPDA的趨勢，ASIC在技術上具有競爭力。同時，谷歌等科技巨頭研發的TPU芯片的成功應用，以及對高性能和能效比的優化需求，推動了ASIC芯片在云廠商和AI訓練推理領域的廣泛應用。
Q：ASIC芯片能否滿足推理側大模型的需求？
A：實際上，對比如今谷歌推出的TPUV5系列，其中既有推理芯片也有訓練芯片，這些芯片實際上可以滿足包括訓練在內的多種需求，打破了人們只適用于推理的誤解。
Q：谷歌的TPU設計對于大規模深度學習和矩陣乘法加速很適合，但是否適用于所有類型的深度學習模型，比如大語言模型（LLM）？
A：TPU的設計確實非常適合大規模深度學習和矩陣乘法計算，但在處理大語言模型等方面并不具有通用性，它更偏向于谷歌自家的一些特定模型。
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
