ASIC 應該是主要用在inference. Inferrence晶片的複雜度沒像training 晶片那麼高。 NVDA在資料中心的霸主地位，目前還沒有看到威脅。 Device端的推論, 競爭者有幾家, 最後就是殺價競爭。 結論: Strong 拜 NVDA chatgpt的分析如下： Inference（推論）和 Training（訓練）在深度學習中的晶片設計存在一些顯著差異，主要是由於兩者的計算需求和工作負載特性不同。以下是它們的關鍵差異： 1. 計算類型需求 Training: 訓練需要執行大規模的矩陣運算（如前向傳播、反向傳播和梯度更新），這涉及到大量的浮點數運算（特別是 32-bit 或 16-bit 浮點數）。 訓練需要支持高精度和高吞吐量的運算，以保證模型的學習效果。 Inference: 推論通常關注延遲（latency）和能效（power efficiency），需要更快但稍微低精度的運算（如 INT8 或 BF16）。 計算需求相對較少，更多依賴優化的推論加速和模型壓縮技術。 2. 記憶體需求 Training: 訓練時需要存儲和操作巨大的參數矩陣、中間激活值和梯度。 需要非常高的記憶體頻寬和容量來支持多層模型的並行運算。 Inference: 推論只需要讀取已訓練好的模型參數和執行前向傳播，所需記憶體更少。 記憶體頻寬需求較低，但對於較大的模型可能仍需優化記憶體訪問。 3. 架構設計 Training: 訓練晶片（如 NVIDIA A100、H100，TPU v4）通常設計為通用型，支持多種運算需求（矩陣計算、高精度浮點運算等）。 晶片內有更多的計算單元（如 Tensor Core 或 Matrix Processing Units）和更大的記憶體（如 HBM）。 Inference: 推論晶片（如 NVIDIA T4、Jetson Orin，TPU Edge）通常針對低功耗和實時性進行優化。 設計更專注於 INT8 或類似格式的低精度運算，加速特定操作如卷積和激活函數。 4. 功耗和散熱 Training: 訓練晶片通常功耗較高，因為需要處理高吞吐量的計算任務。 設備多部署於資料中心，配備強大的散熱和供電系統。 Inference: 推論晶片針對能效進行優化，功耗較低（特別是在邊緣設備上）。 更適合嵌入式或移動設備環境。 5. 部署場景 Training: 通常在大型資料中心或超算設施中運行，依賴分布式系統進行大規模運算。 Inference: 部署在多種場景，包括資料中心（如雲服務）、邊緣設備（如手機、IoT 裝置）、自駕車系統等。 總結 Training 晶片 強調高效的並行計算、精度和記憶體帶寬，適用於離線的高強度模型訓練。 Inference 晶片 更關注延遲和能效，專為實時或低功耗環境設計。 因此，廠商通常針對這兩類需求分別開發晶片，以滿足不同場景的需求。 --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.249.89.67 (臺灣) ※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Stock/M.1734308718.A.184.html