文章主题：ChatGPT, GPT-4, LLM, AI Generated Content
🎉ChatGPT热浪来袭，革新性的🔥多模态GPT-4震撼发布，微软Office家族全面拥抱这款AI神器，百度紧随其后，以ERNIE为名的创新力作“文心一言”强势亮相。💡李开复与Intel的顶尖架构师Raja Koduri也纷纷加入这场AI生成内容（AIGC）技术的竞技盛宴，今年，这场由LLM驱动的生产力革命正以惊人的速度席卷全球。🔥内容创作新纪元，AIGC应用如雨后春笋般崭露头角，引领了一场技术与创新的风暴。无论教育、娱乐还是商业，大语言模型都在重塑我们的工作方式，提高效率的同时释放无限可能。💼微软Office和百度“文心一言”的深度整合，预示着未来生产力工具将更加智能化，用户将享受到前所未有的便捷。💡关注AI领域动态，让我们共同见证这场革新浪潮如何塑造未来的知识生产和传播。不要错过，跟随技术的脚步，一起迎接这个充满无限可能的时代！🌍
就像一个正在飞速进化的新物种，全民AIGC是否将推动新一轮生产力变革的新时代到来？
ChatGPT令AI从everywhere到everyone
🌟1956年夏天，AI领域的先驱们约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和Claude Shannon联手点亮了人工智能的曙光，这一里程碑事件标志着AI学科的正式诞生。历经风雨，AI经历了数次起落，从最初的质疑到ChatGPT的爆火，它终于迎来了技术上的重大飞跃——从“难以驾驭”到“触手可及”。🚀伴随着ChatGPT的热度飙升，人工智能正逐步摆脱早期的尴尬境地，迈向实用化的大门。这一转变不仅证明了AI技术的强大潜力，也预示着一个新时代的到来，让我们期待它为我们的生活带来更多便捷与创新。🌍💻
🌟AI技术早已渗透到我们生活的方方面面，无需惊讶于ChatGPT的火爆。边缘AI计算在消费电子、工业设备乃至汽车领域的广泛应用，如语音助手的日常互动、人脸识别的安全保障、图像处理的优化升级，无一不彰显其强大效能。 tríng原执行副总裁戴伟进先生对此见解独到，他认为AI的进步已超越单一任务，如今它能像ChatGPT一样与人无缝沟通，解答疑问，为每个人的日常生活和工作带来便利。这种智能化工具的出现，无疑让娱乐休闲与工作任务都焕发了新的活力。🌍不论是工作场所还是家庭生活，每个人都能感受到AI带来的智能革命。SEO优化提示：#AI日常应用 #边缘计算优势 #ChatGPT互动体验
🌟ChatGPT背后的创新技术揭秘🌟🚀Transformer架构引领革命 🌠这款人工智能语言模型，凭借其强大的Transformer架构，颠覆了我们的沟通方式。它通过深度学习，从海量的文本资料中汲取智慧——从网络新闻到学术文献，无所不包，像一台永不停歇的“知识图书馆”。🔍数据海洋中的文字炼金术 💻借助大数据的力量，ChatGPT对这些信息进行精细处理和理解，生成连贯、自然的语言，仿佛与你面对面交谈。📈数据中心与硬件的协同工作 📦模型运行与文本计算，都在高效的数据中心和先进的计算机硬件中得以实现。服务器、存储器、网络接口，这些基础设施为它的智能服务提供了强大的后盾。🌐连接世界的桥梁 🌍ChatGPT不仅改变了我们的交流，更成为连接信息的纽带，让知识触手可及，无论你身处何方。欲了解更多关于ChatGPT如何通过技术连接世界的信息，欢迎探索SEO优化的相关内容。记得关注我们，获取更多AI领域的深度解析！💪
虽说ChatGPT可以初步用于提高生产力，但是基于GPT-3.5的ChatGPT仍存在缺点和瓶颈。 “无论你问什么，它总会给你一个答案，不管是否准确，可能就是一些‘正确的废话’。”戴伟进表示，“包括ChatGPT在内的AIGC应用仍需技术迭代演进，首先是训练的数据量，其次就是算法模型的参数量。”比如最新发布的多模态GPT-4模型，其参数量更大，模型迭代时间更长，可识别图像，也能够给出更准确的结果，具有更广泛的常识和解决问题的能力。
🌟ChatGPT引领潮流，对话AI市场规模已破50亿人民币！💡2022年数据表明，尽管渗透率看似饱和，但这股热潮正推动各大厂商纷纷拥抱大模型，预计会带动该领域迎来强劲增长。🔍在搜索与营销领域，Chat的革新不仅重塑现有模式，还将催生前所未见的产品创新。🚀欲了解更多AI对话技术的最新动态和市场趋势？别错过这个对话革命的黄金时刻！🌐SEO优化提示：使用行业术语如”大模型驱动的增长”、”产品形态变革”、”搜索营销新时代”等；增加关键词如”ChatGPT影响”、”对话AI市场展望”。
随着OpenAI开放了GPT-4的API，戴伟进预测它将成为老少咸宜的、提高生产力的工具，而智慧出行领域将是最先落地的应用场景之一。
现阶段，作为市场主流的交互方式，智能语音是智能座舱的标配功能，然而当前车载语音系统的交互程度普遍较弱，用户体验一般，大多时候沦为“鸡肋”。“ChatGPT将极大地推动自然语言处理（NLP）AI的商业化应用，为汽车中语音交互系统带来新的可能。”他强调，“人人能用”很酷，这样一项非常实用的技术将会吸引更多人来开发需求，挖掘商业价值，使AI从研究项目真正成为可商业化大规模投资的产业，进而形成活跃的生态圈。
ChatGPT引发AI算力告急
观察GPT系列从1到3的发展过程，都是基于Transformer架构，并且探出一条路，就是可以通过海量数据，超强算力，让NLP产生质的变化。既然ChatGPT等AIGC应用的“智力”增长，建立在对海量数据的训练上，算法、数据、算力是生成式AI不可或缺的三大关键，算力做为硬件基础决定AI“智力”的上限。OpenAI发布的AI模型算力报告中指出，与2012年的模型相比，2020年提出的模型需要600万倍的计算能力；预计从2023到2028年，AI所需算力将再增加100万倍。IDC也预测，中国智能算力需求规模，到2026年将进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，达到1,271.4EFLOPS，从2021到2026年，年复合增长率将达52.3%。
戴伟进表示，AI运算可以简单归纳为云端运算、边缘运算和移动边缘计算三个场景，对相关算力芯片的性能、功耗和延时等关键指标有着不同的需求。ChatGPT背后的算力支撑正是基于分布式运算的云端运算集群。
🚀📊专家解读：GPT-3.5巨量参数背后的GPU需求🔥据行业权威机构TrendForce的深度分析，训练如此庞大、参数高达1800亿的GPT-3.5模型，所需的GPU数量简直是个天文数字——预计需要整整2万个！这无疑为未来的商业化之路铺设了技术基石。💡值得注意的是，这样的计算需求已让GPU市场紧张到超出预期，专家预测，未来GPT系列的大规模应用可能要求超过3万台GPU的超强算力矩阵。🚀而在云计算巨头微软Azure的最新公告中，我们看到了一个令人震撼的里程碑——数万枚A100/H100高性能芯片的集中部署，这标志着AI计算领域的革新力量。💻💪这一举措不仅是对英伟达高端GPU性能的强力验证，也是迈向大规模、高效能AI算力集群的重要一步。微软Azure的强大GPU阵列，无疑为GPT模型商业化提供了强有力的技术支撑。🏆💡SEO优化提示：#GPT-3.5GPU需求# #AI计算里程碑# #微软AzureGPU集群
“以云端运算、数据中心为支撑的AI运算，需要的是GPU、GPGPU、以及TPU/NPU/VPU ASIC加速芯片等为代表的大算力芯片。”戴伟进指出，过去数据中心曾经用CPU，性能增长越来越难以跟上AI算力需求，而并行运算的GPU更适合用于高并发的深度学习任务。去掉或减弱GPU的图形显示能力的GPGPU，则将其余部分全部投入通用计算，实现处理人工智能、专业计算等加速应用。再辅以TPU/NPU等加速模块，这三大类芯片构成了AI算力的基石。
另外，戴伟进还指出，由于AI运算需要对海量数据进行处理，数据存取能力也在很大程度上限制了AI运算速度，存储性能跟不上的话，会导致GPU在那里等待，无事可做，空转浪费算力，因此通用存储和缓存技术等数据存取架构的创新也越来越急迫。
目前，ChatGPT已经令英伟达成为这场算力革命的最大赢家。部分业内人士认为，如果英伟达在其人工智能GPU业务中看到了机会，它可能会优先供应人工智能GPU，而不是游戏GPU。ChatGPT以及随后涌现的诸多AIGC应用必然会让供应已然十分紧缺的高性能GPU再次告急。
如何打造中国版“ChatGPT”
ChatGPT火爆全网之时，“背水一战”的百度也推出了中国版“ChatGPT”文心一言。李彦宏直言“大模型训练堪称暴力美学，需要有大算力、大数据和大模型，每一次训练任务都耗资巨大。”尽管文心一言收获了众多围观者褒贬不一的反馈，但不可否认其对算力基础设施的需求必将驱动AI芯片市场井喷。
戴伟进指出，对于中国AIGC市场发展而言，数据、算力、算法是驱动力也是瓶颈所在。随着高端计算芯片在国内的发展一再受限，AI芯片领域的国产替代势在必行。
要打造中国版“ChatGPT”，我们还需要突破哪些瓶颈？
戴伟进认为，首先中文语料的训练量要比用英文训练的ChatGPT大得多，训练时间也还远远不够，需要进一步积累。比如文心一言中文语料占比约75-85%，与GPT3.5对比，量级是后者10倍以上。“这需要时间。”
其次是算力挑战。虽然高性能GPU成为主流的AI算力芯片，但实际上在AI运算中，需要的核心模块更多是并行运算单元和神经网络加速单元，因此GPGPU被视为AI时代的算力核心。“对于AI芯片厂商来说，需要真正明白自己需要的是哪部分的功能，虽然国内在并行运算单元性能上与英伟达还有一定差距，但是通过NPU单元，以及数据存取方面的创新，有效解决芯片性能瓶颈问题，何乐而不为呢？”
芯原Vivante GPU/GPGPU/NPU架构
“作为中国排名第一，全球排名第七的半导体IP提供商，芯原已拥有六类自主处理器IP。针对AI芯片，芯原基于超过20年Vivante GPU的研发经验，推出了GPU、GPGPU、NPU等AI芯片所需的系列IP组合，可提供从边缘AI运算低功耗嵌入式设备，到云端AI运算高性能服务器，再到智能驾驶等应用所需的计算能力，满足广泛的人工智能计算需求。”他表示，“如今芯原的NPU IP已被全球60余家客户用于其110余款人工智能芯片中，这些芯片应用于物联网、可穿戴设备、安防监控、汽车电子、服务器、智慧电视、智慧家居、智能手机、平板电脑、智慧医疗等众多场景。未来，公司将在AIoT、可穿戴设备、汽车电子、数据中心这四个领域专注半导体IP的研发与平台化升级。”
他解释，针对客户不同的应用场景需求，芯原的处理器IP可通过对图像处理单元、并行计算单元和神经网络加速单元的差异化“配比”来实现不同芯片尺寸和功耗预算的定制化设计，并提供完整的软件栈和SDK，支持主流的深度学习框架，包含Tensorflow、PyTorch、ONNX、TVM、IREE等，支持OpenCL和OpenVX等编程API。
据悉，目前芯原多家车载领域的客户，已经将基于芯原IP打造的GPGPU、NPU用于训练Transformer模型。“随着基于大模型的AI迅速展现强大的商业价值，芯原的相关IP也越来越受欢迎。部分客户开始在此基础上开发第二代芯片产品，也有更多客户将芯原的NPU IP部署到他们的GPU中，以提高运算性能。”戴伟进透露，“除了智能驾驶领域，数据中心和服务器领域也是芯原持续关注的重点研发方向，结合自身技术优势努力挖掘新的市场机会。”
最后，戴伟进还重点强调了数据存取技术领域的创新。“以往行业关注的重点大多在于处理器的创新，存储领域已经20年没有出现重大的技术突破了，行业龙头和初创企业都在努力解决，国内在这个领域还是有机会的。”
结语
尽管越来越多“大神”加入到AIGC的大潮中，但这种大语言模型离真正掌握做类比推理的能力还有一定的距离。而各路“ChatGPT”的破圈成长还需不断以模型的优化，训练规模的提速以及算力资源的扩充来支撑。
无论是为了实现技术的安全可控，还是为了应对AI算力性能和数量均“告急”的瓶颈，都驱动着国内AI芯片厂商另辟蹊径。芯原的GPGPU+NPU的DSA异构设计思想，为广大国产算力芯片设计者提供了一个从“能用”到“好用”的多元算力解决方案。
（校对/王梓凌）
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