ChatGPT 们:算力需求之巨,贵得离谱

释放双眼,带上耳机,听听看~!
探讨ChatGPT算力需求的巨大和贵的问题,以及对未来算力发展的思考。

先抛几个数据:

当下,每天有超过 2 亿的人在疯狂地抛出各式各样的问题请求 ChatGPT 回复

如果要完成这 2 亿+ 的咨询量,初始投入需要 3 万+ 块英伟达 A100 GPU 来计算

而 A100 是当下这个星球拥有最强 AI 算力的芯片,买一块至少要 7W+ RMB💴

ChatGPT 们:算力需求之巨,贵得离谱

意思就是:光计算这些有意义/无意义的问题,就要花费:21 亿+ RMB 💴

这还不算每天的电费/维护费等,众所周知,这种庞大计算类似矿机,很费电

一块 A100,功率 400W,30000 块 A100 ,就是 12_000_000 W,是 12 MW(12 个 100 万瓦)

ChatGPT 们:算力需求之巨,贵得离谱

目前,“GPT们”就像是井喷一样出现了各类产品,先不管算的结果怎么样,大家先支棱起来、先算起来

有预测:十年后,“GPT们” 一天所需算力的生产功率相当于半个核电站产生的功率,这是离谱且夸张的!全球算力几乎快要无法满足“GPT们”了

ChatGPT 们:算力需求之巨,贵得离谱

所以,以 ChatGPTPlus(每月20刀) 为代表的 “GPT们” 很贵,因为它本来算力消费就很贵,“用 GPT 编程比招一个普通程序员更贵”的段子并非玩笑。

所以,为什么算力如此重要?为什么微软要和韩国SK集团布局自建核电站?为什么咱们要强调西数东算、云计算等等?从这里也能窥见一斑。

不夸张的说,在未来,国力强弱一方面将通过算力强弱来体现。

ChatGPT 们:算力需求之巨,贵得离谱

2016年6月的不同国家之间的超级计算机500强的分布

ChatGPT 们:算力需求之巨,贵得离谱

超级计算机模拟风洞实验

小思考:在未来,算力的瓶颈将如何突破?

—— 目前芯片仍处在传统冯·诺伊曼架构之下,存储和计算区域是分离的,搬运数据“从存储到计算”花费巨大的功耗,如果能实现“存算一体”(就像大脑一样)将提升算力进入新的量级。

所以“存算一体”可能是个方向~

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OK,以上便是本次分享,希望各位工友喜欢~ 欢迎点赞、收藏、评论 🤟

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