ChatGPT bay đến Nvidia, chất lượng chip Trung Quốc ra sao?

Key Free Ngày 3/5:

NgocBong-oFBrTUt



“Mấy ngày nay, các cuộc gọi điện thoại đã bùng nổ.” Nói về ChatGPT nổi tiếng gần đây, một giám đốc điều hành của Nvidia Trung Quốc đã nói với giới truyền thông cách đây vài ngày.

Sau lễ hội mùa xuân, ChatGPT không phải robot trò chuyện thu hút sự chú ý nhất trong lĩnh vực AI toàn cầu không ai khác chính là ChatGPT.

Dưới sự chào mời của vốn và dư luận, ChatGPT, với nhiều chức năng như giao tiếp, sáng tạo và dịch thuật, đã trở thành một sản phẩm phi thường. Không chỉ OpenAI và Microsoft đứng sau nó trở nên nổi tiếng mà một số công ty Internet ăn theo nổi tiếng ở Trung Quốc cũng được nhiều người chú ý.

Nhưng trên thực tế, trong khi cư dân mạng có nhiều ý kiến ​​trái chiều và tiếp tục thảo luận về ChatGPT, thì nền tảng sức mạnh điện toán hỗ trợ sự ra đời của chip và máy chủ ChatGPT-AI cũng đang gây sóng gió lớn trên thị trường vốn đã tụt dốc suốt một năm qua của Nvidia. giá cổ phiếu tăng gấp đôi sau 4 tháng.

Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang

Trong nước, sự nhiệt tình trên thị trường chứng khoán dường như còn mạnh mẽ hơn. Giá cổ phiếu của nhà sản xuất GPU trong nước Jingjiawei đã tăng hơn 60% trong một tháng, mặc dù đã công khai tuyên bố không có hoạt động kinh doanh liên quan đến ChatGPT nhưng vẫn không thể ngăn được đà tăng giá cổ phiếu, các giám đốc điều hành lúng túng không nhận cơ hội để giảm cổ phần của họ.

Sức mạnh điện toán là một trong những “bộ ba” của trí tuệ nhân tạo và ChatGPT được săn đón nhiều là điều dễ hiểu. Nhưng điều đáng chú ý là cần bao nhiêu sức mạnh tính toán để xây dựng ChatGPT? Dưới sự sôi động của thị trường vốn, các nhà sản xuất trong nước có thể hưởng lợi ở mức độ nào?

Trong một cuộc phỏng vấn với Observer.com, Zhao Lei, phó chủ tịch kiêm CTO của nhà sản xuất máy chủ trong nước Ning Chang, đã chỉ ra rằng đối với ChatGPT, nó cần một thư viện đào tạo điện toán cấp độ TB, hoặc thậm chí là điện toán cấp độ P-Flops. quyền lực. Đánh giá từ khả năng xử lý của máy chủ hiện tại, nó chỉ có thể được thực hiện với hàng chục đến hàng trăm máy chủ GPU và phải mất vài ngày, thậm chí hàng chục ngày đào tạo.

Cũng có báo cáo từ các nhà môi giới trên thị trường rằng nhu cầu về sức mạnh tính toán siêu máy tính do ChatGPT thúc đẩy có thể tăng hơn 10 lần trong ba năm và nhu cầu đầu tư phần cứng CNTT-TT ở mức 100 tỷ sẽ được kích thích trong ba năm tới. năm. Khi ChatGPT tiếp tục bùng nổ, liệu chuỗi ngành điện toán AI do Nvidia làm đại diện có thực sự trở thành người chiến thắng lớn nhất?

Phải chăng thị trường đang quá lạc quan với Nvidia trong “mùa đông card đồ họa”?

Trước khi ChatGPT bùng nổ, nỗi đau đầu nhất của Huang Renxun có lẽ là làm thế nào để vượt qua vòng “mùa đông card đồ họa” này nhanh hơn.

Trong năm 2022 vừa qua, các lô hàng màn hình độc lập toàn cầu đã đạt mức thấp mới trong 20 năm, so với năm 2021, “giảm một nửa”. Là người chơi số một trên thị trường card đồ họa toàn cầu, Nvidia tiếp tục thua lỗ nặng nề, hiệu suất giảm hai quý liên tiếp và giá cổ phiếu giảm mạnh 70% trong vòng một năm.

Tuy nhiên, sự bùng nổ cấp độ hiện tượng của ChatGPT đã nhanh chóng đảo ngược xu hướng này. Kể từ giữa tháng 10 năm ngoái, giá cổ phiếu của Nvidia đã tăng vọt từ 108 USD/cổ phiếu lên 228 USD/cổ phiếu, tức là tăng 111%.

“Chúng tôi đã chờ đợi thời điểm này.” Chứng kiến ​​​​giá cổ phiếu của Nvidia tăng vọt theo xu hướng thị trường suy thoái, Huang Renxun đã không tiếc lời khen ngợi ChatGPT, thẳng thừng nói rằng tầm quan trọng của ChatGPT đối với trí tuệ nhân tạo là không ít hơn sự xuất hiện của “iPhone” trong lĩnh vực điện thoại di động.

Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang

Điều thị trường tò mò là trên thế giới có nhiều hãng chip như vậy, tại sao giá cổ phiếu Nvidia nhảy múa với ChatGPT?

Tóm lại, nền tảng cơ bản của ChatGPT là một mô hình lớn được đào tạo trước với 175 tỷ tham số – GPT-3.5, nó có thể khôn ngoan như vậy chủ yếu dựa trên sự “hiểu thấu đáo” về lượng dữ liệu khổng lồ, đằng sau nó là không thể tách rời khỏi Hỗ trợ sức mạnh tính toán mạnh mẽ và GPU của Nvidia có thể cung cấp sức mạnh tính toán mà nó cần.

Hiện tại, các nhà sản xuất khác trên thế giới đang theo sau muốn tung ra ChatGPT, một mô hình trí tuệ nhân tạo và phải có ba hỗ trợ kỹ thuật chính: dữ liệu đào tạo, thuật toán mô hình và sức mạnh tính toán.

Báo cáo nghiên cứu của Zheshang Securities chỉ ra rằng thị trường dữ liệu đào tạo rất rộng lớn, rào cản kỹ thuật thấp và có thể thu được sau khi đầu tư đủ nhân lực, vật lực và tài chính; mô hình cơ bản và điều chỉnh mô hình yêu cầu sức mạnh tính toán thấp, nhưng Chức năng ChatGPT yêu cầu cơ bản Quá trình đào tạo trước quy mô lớn trên mô hình đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán, vì vậy sức mạnh tính toán là chìa khóa cho hoạt động của ChatGPT.

Nói về sức mạnh tính toán của AI, đó là sân nhà của GPU.

Ban đầu, GPU do Nvidia phát triển dựa trên kiến ​​trúc CUDA chủ yếu được sử dụng cho trò chơi, sau đó phát hiện ra rằng nó cũng có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ tính toán song song quy mô lớn trong đào tạo và suy luận AI, dần dần hình thành hệ sinh thái nhà phát triển. Trong những ngày đầu phát triển AI, không có sản phẩm phần cứng và thẻ tăng tốc AI chuyên dụng nào trên thị trường, vì vậy các nhà phát triển đã sử dụng GPU NVIDIA để đào tạo và suy luận về AI, đồng thời bắt đầu áp dụng các sản phẩm của NVIDIA trên quy mô lớn.

Sự khác biệt giữa kiến ​​trúc CPU và GPU

“Chip Nvidia đã thực hiện rất nhiều tối ưu hóa cho đào tạo mô hình lớn và nó là người chiến thắng lớn nhất trong cơn sốt ChatGPT này.” Một số người trong ngành nói thẳng thừng.

Cần bao nhiêu sức mạnh tính toán để đào tạo ChatGPT?

Theo tính toán của OpenAI do Haitong Securities trích dẫn, kể từ năm 2012, nhu cầu năng lượng tính toán cho đào tạo mô hình AI trưởng toàn cầu đã tăng gấp đôi sau mỗi 3-4 tháng và sức mạnh tính toán cần thiết cho các mô hình đào tạo trưởng đã tăng gấp 10 lần mỗi năm. trong khi đào tạo ChatGPT Tổng mức tiêu thụ điện năng tính toán của giai đoạn là khoảng 3640PF-ngày (nghĩa là hiệu suất 1 PetaFLOP/s chạy trong 3640 ngày).

Trong một cuộc phỏng vấn với Observer.com, Ningchang CTO Zhao Lei đã đề cập rằng phản hồi hiện tại mà người dùng sử dụng ChatGPT thu được là sản phẩm của quá trình đào tạo, chủ yếu liên quan đến các ứng dụng suy luận và thời gian tính toán về cơ bản ở mức phút hoặc giây. Đối với đào tạo ChatGPT, nó thường ở cấp độ hàng tuần hoặc hàng tháng, với ít nhất một bậc chênh lệch cường độ hoặc hai đến ba bậc chênh lệch cường độ.

Báo cáo nghiên cứu của Chứng khoán Zheshang chỉ ra rằng chi phí mua GPU Nvidia cấp cao nhất là 80.000 nhân dân tệ và chi phí cho một máy chủ GPU thường vượt quá 400.000 nhân dân tệ. Đối với ChatGPT, cần ít nhất hàng chục nghìn GPU Nvidia A100 để hỗ trợ cơ sở hạ tầng điện toán của nó (AlphaGO nổi tiếng một thời chỉ cần 8 GPU) và chi phí đào tạo mô hình vượt quá 12 triệu đô la Mỹ.

About The Author

Leave a Comment

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Scroll to Top