超微电脑盘后跌近12% 共同创办人被控走私AI技术往中国

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最后,Henry:我觉得从预训练上来讲的话,目前GPU和TPU最大的区别就是——当然GPU现在也开始往那个方向去发展——因为TPU一直做系统层面设计,它是一个大的计算集群,而不是单卡单芯片去做预训练。GPU可能很长一段时间都是单张卡的性能非常好,但是它没有一个网络。TPU一直是主打TPU Pod,它是一个有几千张卡的协同训练的状态。它里面牵扯到了很多通信,就是ICI,芯片间互联,它芯片与芯片之间通信和网络,我们叫做3D Torus,一个拓扑的网络。它可以让几千张卡芯片在用户的感觉当中是一张卡的芯片,它中间训练效率是非常高的,这样的话它的成本也可以打得下来。

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关于作者

赵敏,资深编辑,曾在多家知名媒体任职,擅长将复杂话题通俗化表达。

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