推荐文章
Copyright 2025 HNCloud Limited.
香港联合通讯国际有限公司
推出的新云端定制芯片能否填补GPU的空缺
GPU是AI计算支柱，随着供不应求局面出现，云提供商利用定制芯片解决GPU短缺问题。GPU彻底改变训练AI模型等任务，但是GPU并不是解决这项工作最佳工具，GPU具有高功耗、高强度冷却需求及当前全球短缺。Nvidia最新GPU库存0，因此云提供商需要定制加速器来填补空白。微软加大了力度，推出了两款新芯片。Azure Boost DPU是其中一款，旨在通过运行自定义操作系统来优化数据处理。还有Azure集成HSM主要专注于安全性，它将加密和签名密钥安全地保存在硬件中。定制芯片可用于替代GPU的主要原理主要基于以下几个方面！
定制芯片的高效性。定制芯片（如ASIC或FPGA）是为特定任务设计的专用芯片，与通用GPU相比，它们在特定工作负载下能够提供更高的性能和更低的功耗。例如，定制芯片可以通过优化硬件架构和指令集，实现对特定AI任务（如模型训练和推理）的加速，同时减少不必要的通用计算能力。
针对AI和机器学习的优化。云提供商的定制芯片针对AI和机器学习任务进行了优化，能够更高效地处理大规模并行计算。例如，微软的Azure Boost DPU通过软硬件协同设计运行轻量级操作系统，从而比传统系统具有更高的性能和更低的功耗。此外，定制芯片还可以通过优化内存带宽和数据流，进一步提升AI任务的效率。
定制芯片具有一定的成本效益。定制芯片的开发和生产成本较高，但其在特定任务中的高效率可以显著降低长期运营成本。通过减少对昂贵GPU的依赖，云提供商可以在大规模部署中节省成本，并为客户提供更具性价比的服务。
定制芯片的出现有利解决GPU短缺问题。由于GPU市场供应紧张，云提供商转向定制芯片以填补空白。定制芯片的开发和生产可以由云提供商自行控制，从而避免了对第三方GPU供应商的依赖。
定制芯片还可以增强云服务的安全性。例如，微软的Azure Integrated HSM芯片通过在硬件中处理加密任务，最大限度地减少漏洞并降低延迟。AWS的Nitro系统和Google的Titan芯片也通过硬件安全特性提供了额外的保护。
随着云提供商不断创新，定制芯片将在未来的云基础设施中发挥更大的作用。云提供商可以通过设计针对特定需求量身定制的芯片，提供尖端解决方案，以满足日益增长的人工智能、安全和专业工作负载需求。
总之，云提供商利用定制芯片解决GPU短缺问题的原理在于其高效性、针对特定任务的优化、成本效益以及对供应链的控制。这些因素共同推动了定制芯片在云服务中的广泛应用。
