Enthüllung von Nvidias „Huang's Law'-Ära: Die GPU-KI-Inferenzleistung steigt in 10 Jahren um das Tausendfache

Während darüber diskutiert wird, ob das Mooresche Gesetz abgelaufen ist, hat NVIDIA kürzlich offiziell einen technischen Artikel zum „Huangschen Gesetz“ veröffentlicht. Der Artikel geht nicht mehr auf die Anzahl der Transistoren ein, sondern geht davon aus, dass die KI-Inferenzleistung und -effizienz eines einzelnen Chips in den nächsten zehn Jahren um mehr als das Tausendfache zunehmen wird

Moores Gesetz hat in der Vergangenheit die Technologiebranche dominiert. Jensen Huang, CEO von NVIDIA, hat oft gesagt, dass das Mooresche Gesetz „verlangsamt“ wird und sein Konzept allmählich veraltet ist. Obwohl NVIDIA im letzten Jahrzehnt GPUs von 28-nm- auf 5-nm-Halbleiterknoten migriert hat, machte die Technologie nur das 2,5-fache des Gesamtumsatzes aus

NVIDIA-Chefwissenschaftler Bill Dally stellte in einem Artikel klar, dass sich NVIDIAs Einstellung zur Technologie der nächsten Generation um „Huangs Gesetz“ dreht.

Was ist Huangs Gesetz?

Der Ursprung des sogenannten „Huang-Gesetzes“, NVIDIA behauptet, dass sie es nicht selbst erfunden haben. Dieser Begriff stammt aus einem Bericht von IEEE Spectrum und wurde später vielen Medien bekannt. Das Konzept, das NVIDIA kürzlich in seinen Produkten implementiert hat, ist wirklich interessant und könnte der Schlüssel zur Erschließung der Zukunft der Branche sein.

Bill Dally wies in seiner Rede auf der „Hot Chip 2023“ darauf hin, dass NVIDIA im letzten Jahrzehnt eine erstaunliche 1.000-fache Steigerung der Leistung von Computerchips erlebt hat. Dem Buch zufolge ist eine solche Verbesserung im Rahmen des Mooreschen Gesetzes nicht zu erreichen und die Reduzierung des Prozesses wird keinen Einfluss auf diese Zahl haben. Nun fragen Sie mich vielleicht, wie ich dieses Kunststück schaffe, und meine Antwort ist, dass wir der Innovation innerhalb eines einzigen „Stacks“ Vorrang vor der Chipentwicklung geben

Um diese Aussage zu untermauern, gab NVIDIA in seinem Artikel an, dass die Einführung der „Hopper-Architektur“ der entscheidende Faktor für die Darstellung enormer Leistungszahlen war, da sie „8-Bit- und 16-Bit-Gleitkomma- und Ganzzahl-Mathematik“ verwenden. Darüber hinaus hat die Einführung der „Ampere-Architektur“ die Leistung des statistischen Lernens verbessert und die Leistung der Rechenarbeitslasten um das Zweifache erhöht. Um verschiedene Technologien miteinander zu verbinden, erwies sich die „NVLINK“-Technologie von NVIDIA als praktisch und schaffte schließlich den x1000-Durchbruch.

NVIDIA erwähnte in dem Artikel, dass das Unternehmen während des gesamten 10-Jahres-Zeitraums vom 28-Nanometer-Prozess auf den 5-Nanometer-Prozess umgestiegen ist und die Leistung nur um das 2,5-fache gestiegen ist. Dies verstößt gegen das Mooresche Gesetz, das besagt, dass jedes Mal, wenn ein Chip „schrumpft“, seine Leistung im Vergleich zum Vorjahr um das Zweifache steigt. Daly sagte, dass die Zukunft von NVIDIA vom „Huang-Gesetz“ abhängt und dass „Huang-Gesetz“ einige Chancen für den Fortschritt der Branche mit sich bringen wird.

„Es ist eine interessante Zeit, um Computeringenieur zu sein.“ Daly sagte: „Die Branchensituation hat diese Tatsache wirklich bestätigt. Man kann sagen, dass sich die Computerindustrie in einem entscheidenden Moment befindet und alles davon abhängt, wie Unternehmen über Chips denken.“ und die Entwicklung der Informatik“.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEnthüllung von Nvidias „Huang's Law'-Ära: Die GPU-KI-Inferenzleistung steigt in 10 Jahren um das Tausendfache. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!