人工智能芯片效率高通2:1英偉達 自然語言英偉達占優(yōu)

　　世界兩家在人工智能芯片領(lǐng)域領(lǐng)先的廠商高通和英偉達在周三公布的一組新的測試數(shù)據(jù)中，高通的人工智能芯片在三個衡量電源效率的指標中擊敗了英偉達。

　　人工智能模型需要用大量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以提高其準確性和性能。在訓(xùn)練完成之后，人工智能模型就可以用于推理——執(zhí)行一些具體的任務(wù)，比如根據(jù)輸入生成文本回復(fù)，或者判斷一張圖片是否有貓。推理是人工智能技術(shù)在產(chǎn)品中廣泛應(yīng)用的環(huán)節(jié)，但也會增加企業(yè)的成本，其中一個主要成本就是電力。

　　高通公司利用其在為手機等低功耗設(shè)備設(shè)計芯片的經(jīng)驗，推出了一款專為云端和邊緣端提供高性能、低功耗人工智能處理的芯片——Cloud AI 100。該芯片在周三公布的由MLCommons發(fā)布的測試數(shù)據(jù)中，在兩項功率效率指標上擊敗了英偉達的旗艦芯片H100。

　　功率效率指標是指每瓦特電力可以執(zhí)行多少次服務(wù)器查詢。Cloud AI 100在圖像分類方面達到了227.4次查詢每瓦特，而英偉達的H100只有108.4次查詢每瓦特，圖像分類可以用于識別圖片中的物體或場景。

　　物體檢測部分高通也領(lǐng)銜英偉達，分別達到了3.8次查詢每瓦特和2.4次查詢每瓦特。物體檢測可以用于分析零售店的監(jiān)控視頻，了解顧客最常去哪些地方。

　　不過在自然語言處理方面，英偉達卻占據(jù)了絕對優(yōu)勢，無論是在性能還是功率效率方面都排名第一。自然語言處理是人工智能技術(shù)中最廣泛應(yīng)用于聊天機器人等系統(tǒng)的技術(shù)，英偉達達到了10.8次查詢每瓦特，而高通排名第二，為8.9次查詢每瓦特。