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AI Computing Hardware - Past, Present, and Future
2025/1/29
Last Week in AI
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Andrey Kurenkov
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Jeremy Harris
Andrey Kurenkov: 我研究AI，现在在一家人工智能初创公司工作。我学习软件和AI，训练算法，对硬件的理解相对较少，主要使用GPU并大致了解其功能。早期AI和硬件可以追溯到图灵时代，甚至在通用计算机出现之前，人们就已经在思考AI。图灵测试（模仿游戏）是用来衡量我们何时能够获得人工智能或通用人工智能的工具，至今仍被广泛讨论。20世纪50年代，出现了最早的AI程序，例如一个下跳棋的程序。马文·明斯基创造了一个名为随机神经模拟强化计算器（SNARC）的硬件神经网络，模拟老鼠在迷宫中学习，模拟强化学习。早期AI硬件都是定制的，例如SNARC，它有400个神经元，每个神经元有6个真空管和一个电机，大小像一架三角钢琴。早期计算高度定制化，可扩展系统和模块化计算直到英特尔出现才成为可能。IBM 701和702是早期大型机，亚瑟·塞缪尔为其编写了一个跳棋程序，展示了早期机器学习的例子。感知器是弗兰克·罗森布拉特在1958年至1959年创造的，是神经网络的早期演示，它可以学习区分形状。20世纪80年代，出现了为专家系统定制的硬件和Lisp机器，用于逻辑AI和搜索。深蓝是IBM为下国际象棋而开发的定制硬件，展示了强大的计算能力，而非机器学习。20世纪80年代和90年代，随着摩尔定律的持续发展，人们重新开始研究神经网络，但当时仍然使用CPU进行训练，没有并行计算。20世纪90年代末到21世纪初，GPU开始用于科学应用，包括神经网络训练，AlexNet是其中一个标志性例子。2012年，AlexNet论文利用GPU训练大型神经网络，在ImageNet基准测试中取得了突破性进展。2010年代中期，深度学习的兴起推动了对GPU和数据中心的投资，谷歌投资了TPU。谷歌在2010年代中期开发了TPU，这是第一款定制的AI芯片。OpenAI通过使用更大规模的参数模型（例如数十亿参数）推动了AI的发展。GPT-3、扩展定律和上下文学习的出现，标志着大规模神经网络语言模型时代的到来。ChatGPT的出现使得大型神经网络语言模型受到广泛关注，促使人们对大型数据中心和能源的需求增加。大型数据中心使用多个GPU或TPU进行模型训练，需要复杂的内存管理和数据传输机制。早期神经网络训练通常将模型加载到单个GPU的内存中，但如今大型模型需要多个GPU进行分布式训练。
Jeremy Harris: 我是Gladstone AI（一家专注于人工智能国家安全的人工智能公司）的联合创始人，我的工作重点是高级人工智能带来的潜在风险，包括当前和未来系统。我从硬件的角度看待AI，因为我们关注出口管制，例如如何阻止中国获得这些技术。我们研究针对西方高安全数据中心的攻击类型，例如窃取模型、更改模型训练行为或破坏设施。AI的未来与计算的未来紧密相连，摩尔定律和黄氏定律描述了计算能力的增长趋势。摩尔定律描述了集成电路中晶体管数量的指数增长，但其增长速度有所放缓。摩尔定律虽然放缓，但仍在持续，并且在AI芯片领域出现了不同的摩尔定律趋势（黄氏定律）。黄氏定律描述了GPU性能的指数增长，即使摩尔定律放缓，GPU性能仍在快速提升。为了理解摩尔定律和黄氏定律的差异，需要了解芯片的工作原理，包括内存和逻辑单元。芯片的核心功能是内存（存储数据）和逻辑（处理数据）。内存和逻辑单元的改进速度不同，逻辑单元改进速度更快，而内存单元的改进速度较慢，这导致了“内存墙”问题。“苦涩教训”指出，增加计算能力比改进模型架构更重要，应关注规模化。“苦涩教训”表明模型架构不如计算能力重要。当前AI领域，规模化（计算、数据和模型大小）至关重要。Kaplan论文和GPT-3证明了神经语言模型的扩展定律，降低了大规模计算投资的风险。扩展定律降低了大规模计算投资的风险，使得更容易获得资金进行大规模计算集群的建设。OpenAI的早期尝试，如强化学习和机器人技术，并没有很好的扩展性。2017年的Transformer论文和2018年前后出现的预训练技术，为自然语言处理的大规模模型训练铺平了道路。卷积神经网络的预训练权重可以用于各种视觉应用，减少了对数据的需求和训练时间。GPT模型的成功在于其在语言建模任务上进行大规模预训练，以及Transformer架构的并行化能力。OpenAI转向盈利的原因之一是他们意识到硬件至关重要，谷歌拥有大量硬件，这使得谷歌更有可能率先实现AGI。推理模型对内存的需求更大，而对计算能力的需求相对较小，因此可能更适合使用较旧的芯片。推理时批次大小较小，因为需要快速响应用户请求，这导致内存带宽主要用于加载模型，而非用户数据。推理任务对内存的需求大于计算能力的需求，因此较旧的芯片（内存容量相当但计算能力较低）可能更适合。大型批次大小可以提高GPU利用率，降低成本，但小型公司由于用户数量较少，难以实现大型批次大小。GPU具有大量核心，适合并行处理任务，而CPU核心数量少但速度快。神经网络训练和推理可以利用数据并行、流水线并行和张量并行等技术进行并行化处理。GPU擅长矩阵乘法运算，这与神经网络和3D图形渲染的计算需求相符。GB200是NVIDIA最新的GPU系统，其架构和互连方式对数据中心设计和AI模型架构有重要影响。B200是GPU，而GB200是一个包含多个B200 GPU和CPU的系统。GPU需要CPU来协调其工作。GB200 tray包含两个Bianca board，每个Bianca board包含一个CPU和两个B200 GPU。GB200使用NVLink连接GPU，以实现高带宽通信，主要用于张量并行。数据中心网络存在层级结构：加速器互连（NVLink，最快）、后端网络（InfiniBand，较快）和前端网络（较慢）。AI模型的架构需要与硬件架构相协调，以最大限度地利用计算资源。谷歌在数据中心建设和TPU pod方面具有优势，这使得他们能够训练更大规模的神经网络。GB200系统包含B200 GPU、CPU和其他组件，其配置可以根据需求进行调整。GPU包含逻辑单元（进行计算）和高带宽内存（HBM，存储数据）。HBM由SK Hynix和三星等公司制造，使用堆叠的DRAM层和通孔技术实现高带宽。GPU的逻辑单元（计算单元）和HBM（内存单元）由不同的公司制造，并通过互连器连接在一起。HBM的制造工艺要求较低，而逻辑单元的制造工艺要求较高。逻辑单元和HBM通过互连器（例如TSMC的CoWoS）连接在一起。内存（例如RAM）的复杂性以及缓存策略的引入，使得内存改进并非简单的速度提升。数据中心中的计算是一个层级结构，从高电压电源到芯片级的低电压操作，内存也存在层级结构。数据中心内存存在层级结构：闪存（慢，持久性）、高带宽内存（HBM，快，易失性）和SRAM（最快，最贵）。HBM使用DRAM技术，需要定期刷新以保持数据。SRAM是速度最快、成本最高的内存，访问时间为亚纳秒级。
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