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定制硬件历来都是一把双刃剑。它可以为芯片制造商提供竞争优势,但通常需要更多时间来设计、验证和制造芯片,这有时会错过市场窗口。此外,它通常只适用于价格承受力最强的应用,对于其他应用来说成本太高。在设计的尖端领域,特别是在涉及生成式AI等新技术的领域,这一等式已被广泛理解。
伴随着人工智能大模型的迭代,算力需求呈现出指数级增长趋势,这一现象正在重塑我们对硬件支撑的认识和需求。以英伟达的GPU产品为例,在短短八年间,从第一代Pascal到最新的Blackwell B100,其算力增长了1000倍,能耗却降低了350倍。
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