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黄仁勋:AI数据中心可扩展至百万芯片,性能年翻倍,能耗年减2-3倍(附全文)
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2024/11/09 06:03:09
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黄仁勋表示,没有物理定律限制AI数据中心扩展到百万芯片,我们现在可以将AI软件扩展到多个数据中心运行。我们已经为能够在一个前所未有的水平上扩展计算做好了准备,而且我们现在才刚刚开始。在未来十年,计算性能每年将翻倍或翻三倍,而能源需求每年将减少2-3倍,我称之为超摩尔定律曲线。
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黄仁勋:AI数据中心可扩展至百万芯片,性能年翻倍,能耗年减2-3倍(附全文)
AI 摘要
黄仁勋表示,没有物理定律限制AI数据中心扩展到百万芯片,我们现在可以将AI软件扩展到多个数据中心运行。我们已经为能够在一个前所未有的水平上扩展计算做好了准备,而且我们现在才刚刚开始。在未来十年,计算性能每年将翻倍或翻三倍,而能源需求每年将减少2-3倍,我称之为超摩尔定律曲线。
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2024年11月09日
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黄仁勋:AI可帮助提升电力利用,核能是数据中心能源的好选择
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虽然训练AI模型需要大量能源,但黄仁勋认为,可以通过智能电网更有效地分配电力,提高计算过程的效率,“完成同样的工作可以节省 100 倍、1000 倍的能源”。他对外界的AI大幅用电预测持怀疑态度,认为“很可能存在重复计算”。
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2024年10月24日
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黄仁勋:预计到2028年数据中心建设支出将达1万亿美元
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2024年10月24日
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2025年2月22日
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Gavin Baker表示,未来数据成为竞争核心,无法获得独特、有价值数据的前沿模型是史上贬值最快的资产,而蒸馏只会放大这一点。未来用于预训练的巨型数据中心只需2-3个,预训练和推理的计算资源分配将是5/95。
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