文章摘要
【关 键 词】 AI算力、硬件趋势、性能提升、能效优化、训练规模
全球机器学习硬件领域正经历前所未有的技术革新与规模扩张。Epoch AI最新报告显示，机器学习硬件计算能力以每年43%的速度增长，每1.9年实现翻倍，这种增速不仅源于半导体制造技术的进步，更得益于针对AI工作负载的专用设计优化。在价格效益方面，每美元硬件性能每年提升30%，同时制造商持续推出更高性能产品，形成成本下降与性能提升的双重驱动。
低精度计算已成为行业主流发展方向。数据显示，采用张量核心的FP16格式相较传统FP32实现10倍性能提升，部分芯片如H100在INT8精度下甚至达到FP32运算速度的59倍。这种技术突破使得低精度训练模型普及化，相关改进贡献了整体性能提升的50%。能效方面，顶级GPU和TPU的能效每1.9年翻一番，Meta的MTIA与NVIDIA H100分别以每瓦2.1万亿次和1.4万亿次FLOP的能效领跑行业。
硬件选择呈现显著分化趋势，NVIDIA A100以支持65个知名模型的记录成为最常用训练硬件，但H100凭借超400万片的部署量即将登顶。训练集群规模呈现爆发式增长，从2016年800个GPU到2024年16,384个H100集群，处理器数量八年激增20倍，直接推动大模型参数规模指数级扩张。
全球算力格局呈现高度集中化特征，谷歌、微软、Meta和亚马逊构成的四大算力帝国掌握着数十万H100当量的计算资源。其中谷歌TPU集群算力相当于百万级H100，微软则拥有最大规模的NVIDIA加速器库存。这些资源既支撑内部研发，也为OpenAI等顶级实验室提供云服务支持。
NVIDIA作为行业主导者持续保持高速增长，其芯片总计算能力自2019年起年均增长2.3倍，每10个月实现翻番。Hopper架构GPU已占据77%的算力份额，预计TPU等其他加速器的总计算能力可能与之相当。随着Blackwell等新一代处理器面世，硬件性能与能效的持续突破将继续重塑AI算力版图。
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【原文作者】 新智元
【摘要模型】 deepseek-r1
【摘要评分】 ★★★★☆
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