英伟达gpu需要ai训练参数平面吗

Posted 2023-05-07

英伟达GPU需要训练参数平面，这是因为深度学习中的神经网络模型通常需要大量的计算资源来进行训练，而GPU可以提供比CPU更高效的计算能力，因此被广泛应用于深度学习中。而训练参数平面则是指将神经网络中的参数分配到多个GPU上进行并行计算，以提高训练效率和速度。在使用英伟达GPU进行深度学习训练时，通常需要使用相应的框架和库，如TensorFlow、PyTorch等，来实现参数平面和并行计算等功能。 参考技术A 第三个动作是使用英伟达GPU训练AI参数平面，这种训练可以帮助AI的模型更准确地预测复杂的数据。英伟达GPU具有高性能，比普通CPU快得多，可以更快地进行AI模型的训练，并可以在更短的时间内实现更准确的预测结果。此外，英伟达GPU还支持许多机器学习和深度学习框架，可以更好地使用模型来实现更多复杂的任务，比如自然语言处理，图像分析等。

为何限制英伟达出售GPU芯片？中国的AI技术领先，让美国怕了

2022年下半年美国突然要求GPU芯片领军者NVIDIA停止对中国出售高端GPU芯片，此举让人疑惑不解，近期日本媒体《日本经济新闻》与荷兰的一家学术信息巨头的分析给出了答案，中国在AI技术上已领先于美国，而NVIDIA的高端GPU芯片有助于中国发展AI技术。

《日本经济新闻》与荷兰的学术机构调查指出，中国早在2019年就在AI学术论文方面超越了美国，而且不仅仅是在学术论文数量上超越，在学术论文质量方面也超越了美国，这让美国AI技术界担忧，这应该是引发美国限制NVIDIA对中国出售GPU芯片的重要因素。

日媒指中国的AI学术论文其实早在多年前就已超越了美国，不过当时中国的AI学术论文质量还不如美国，依靠论文质量的优势，在2019年之前，美国还可以说领先于中国，但是到了2019年，这一指标也已被中国超越，美国在AI研发领域彻底被赶超。

2021年的数据显示中国的AI学术论文数量已是美国的两倍；在“被引用数”最多的论文数量中，中国在2021年有7410篇论文居于前列，比美国的论文高出七成，显示出中国在AI学术论文质量方面已遥遥领先于美国。

AI技术被视为未来科技的顶尖科技之一，将会给人们的生活带来巨大的改变，还会应用于制造业、高新技术等方面，特别是对于当下备受关注的自动驾驶、无人机等方面的发展影响甚大，而中国在AI技术上的赶超让美国焦虑。

正是有鉴于中国在AI技术方面的领先优势，美国担忧中国将会借助AI技术等领先科技在新兴科技领域取得领先优势，帮助中国在科技领域取得领导地位，这才是美国最担忧，毕竟美国能在诸多行业保持领先地位，科技恰恰是它的重要支柱。

为了阻碍中国AI技术的发展，美国想来想去，最终将目光放在了GPU芯片上。GPU芯片应用于AI技术恰是由NVIDIA推动的，NVIDIA发现GPU芯片更适合应用于AI技术，GPU芯片所拥有的并行计算能力远超CPU，在模糊处理上也有优势，于是NVIDIA早早推出了CUDA平台，后来GPU芯片逐渐成为AI技术的主流芯片，NVIDIA也成为AI行业的王者。

美国的想法是限制NVIDIA对中国出售高端GPU芯片，如此中国的AI技术研发企业无法获得先进的GPU芯片将在AI技术发展上受到阻碍，这样可以抑制中国AI技术的发展，美国的想法固然不错，然而现实显然无法如美国所愿。

中国在GPU芯片方面已取得突破，中国已产生了壁仞科技、摩尔线程等多家GPU芯片企业，其中摩尔线程更是与NVIDIA有些渊源，NVIDIA担忧失去中国市场的话，将让中国这些创立时间不长的GPU芯片企业独占中国市场获得更多收入，而加速GPU芯片技术研发，缩短与NVIDIA的差距。

另一方面，NVIDIA自身也面临着业绩衰退的问题，2022年Q2的净利润暴跌六成，如此情况下NVIDIA更不希望失去中国这个为它贡献了三分之一收入的市场，于是NVIDIA一方面申请将最后供货期限延长6个月，另一方面迅速为中国市场开发了定制版的GPU芯片A800。

从NVIDIA的做法可以看出，芯片企业远没有美国方面那么有信心，企业是根据自身的利益考虑得失，这也说明了NVIDIA认识到中国这些GPU芯片企业的实力，可以说美国试图通过限制GPU芯片供应来阻碍中国AI技术的发展注定失败，美国已挡不住中国科技前进的脚步，它还是多想想为何自己在科技领域未能巩固领先优势吧。