ChatGPT火热之后，可以明显看到国内在AI大模型方面的发展将会加速，这对国内GPGPU来说意味着什么呢？大模型的发展，必然少不了GPGPU，GPGPU对于大模型就相当于是发动机之于汽车。王平认为，近十几年AI的再度兴起，到现在ChatGPT的爆火，以及未来AI产业的发展再上一个台阶，如果没有GPGPU，这些都不大可能会实现。今天就由电子展小编为你解读更多行业新趋势。

因为每个大模型训练和部署的背后，都有几万个GPGPU在支持。可想而知，未来随着这方面的研发和应用的普及，GPGPU市场需求将会再度迎来爆发式增长。

以电力为例，就可以很清楚的看到这个市场未来可能发生的变化。几十年前，电力只是用在一些小用量的场景，随着电力的供给越来越多，电器也越来越多的时候，后电力就成了一个基本设施。可以说，算力也是朝着基础设施的方向在发展。在王平看来，现在GPGPU还远没有到爆炸式需求的阶段。

当然在ChatGPT或者其他大模型训练和部署，对GPGPU或者说算力也会有更高的要求。王平谈到了几个方面：

先从单卡层面来看，先来看一组数据，1月份的时候ChatGPT的用户数突破1亿，日访问量有几千万，在这种情况下，它的运营成本会相当高，每天的电费在几十万人民币量级。这时候计算效率很重要，如果计算架构相比于传统的GPGPU更有优势的话，比如，登临科技一些计算密度更大的产品，在计算效率上就更有优势。

其次是单卡之外，卡片间的互联也很重要。因为在用户侧工作的实际上是一个超级计算机系统，在训练的时候，带宽、片间、服务器间的信息传递很重要，这就需要针对大模型的训练框架，在整个服务器集群的调度和协同工作中进行升级优化。

再者就是软件方面，一般来说在软硬件协同的系统里，软件的重要作用不可忽视，因为一些软件栈的原因，或者软件协同调度的问题，硬件往往不能完全发挥出能力。所以我们经常可以看到，在一些场景下，软件稍微进行优化，整体应用性能就会有百分之几十，甚至百分之百的提升。

从硬件公司的角度来看，GPGPU是一个通用平台，行业整体有产品异构化的走向，总体来说，GPGPU存在一些性能瓶颈。

不难看出，以ChatGPT为代表的大语言模型发展和应用，对人们生产生活意义重大。随着它的技术和应用逐步成熟，其对GPGPU等算力硬件的需求将会持续增加，就如同文中提到的电力的发展路径一样。当然大模型对GPGPU及算力集群系统的也有更高的要求，比如计算效率更高，能够节省电费和运维成本等，可想而知，对于硬件公司来说，谁能够在这方面更具优势，谁就更能在未来大模型处处落地的时候，更占据优势。

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文章来源：电子发烧友网