GPU是AI算力最优解吗，还有哪些公司能打破英伟达垄断地位？
@量化大师公：
个人认为英伟达的GPU未必是算力最优解，但在当前阶段是效费比最优解，而天下事怕就怕成本二字。 GPU X86架构能成为桌面主流，ARM能成为移动端主流是因为它们是算力最优解吗？ 电动车能成为新能源主流，难道是因为电动车是新能源最优解吗？ 以英伟达GPU为人工智能的算力支撑，除了英伟达的高性能GPU本身在算力方面的优势外，还有一个很重要的原因在于英伟达GPU是目前唯一可以持续稳定廉价且足量供应的优质算力工具，你别看A100显卡动不动大几万，H100动不动几十万，但这已经是目前最廉价的优质算力解决方案了，比它能算的方案比它贵出一大截，比它便宜的方案远远没它能算，说白了英伟达GPU的效费比是最好的，你其实根本就没得选。 之所以英伟达GPU会成为人工智能最具效费比的算力工具，这和人工智能最初的诞生环境有关。 人工智能 目前人工智能训练的基础大纲是反向传播算法，基于这套算法的梯度优化是人工智能训练的主流技术路径，反向传播算法之父辛顿在最初设计这套算法的时候，就是用英伟达的游戏显卡作为算力工具的，这导致这套算法和英伟达GPU具有天然的适配性，相当于是娘胎里带出来的优势，就像你问中国人为什么说中国话说的那么好，我怎么知道，从小在那么个环境里长大，说着说着自然就说的好了。 这种高适配性带来的优势就是高效费比，可以近似的理解为早年的主机游戏通过手工调整代码让游戏程序更适配于主机硬件，这让主机游戏可以在硬件参数逊于同时代PC的情况下，通过更好的适配性，让游戏的画面表现打平乃至超越同时代的PC。 这个道理其实国内也有人懂，当年百度和谷歌竞逐招募辛顿时，除了开出的价码比谷歌高外，还承诺在辛顿采购硬件上给予大量照顾，特别是辛顿孜孜以求的显卡。 另一方面英伟达在人工智能领域布局多年，其硬件的设计方案在数年前就针对人工智能的使用场景进行了针对性优化，连带着整个产业设计思路也越来越“亲人工智能化”，就连游
关注我们