如何加速建構AI 核心算力的GPU

隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，如何有效率地建構和優化AI 核心算力成為了技術進步的重要課題。本文將探討用於加速建構AI 核心算力的GPU 硬體技術，並介紹目前領先的GPU 技術如何在AI 領域中發揮關鍵作用。

GPU 的平行運算能力

與傳統的中央處理單元（CPU）不同，GPU 透過大規模平行計算來處理複雜的數學運算，特別是矩陣運算和浮點計算。這使得GPU 成為深度學習、影像處理、語音辨識和自然語言處理等領域的理想選擇。 GPU 由成千上萬的小型運算單元（CUDA 核心）組成，可同時處理大量數據，從而大幅加速AI 模型的訓練和推理過程。

NVIDIA GPU 的CUDA 架構

NVIDIA 是目前GPU 市場的領導者，其CUDA（Compute Unified Device Architecture）架構在AI 加速領域中佔據了主導地位。 CUDA 允許開發者利用GPU 進行大規模平行運算，並透過最佳化的軟體庫（如cuDNN 和cuBLAS）進一步提高運算效率。

主要產品系列：

• A100 和H100（Ampere 和Hopper 架構） ：這兩款GPU 面向高效能運算（HPC）和深度學習任務，採用NVIDIA 的Tensor Cores 技術，專為大規模矩陣運算優化，可顯著加速AI 模型的訓練流程。

• Tensor Cores ：專為深度學習中的矩陣運算（如張量乘法）優化，能顯著提高神經網路訓練的速度，特別是支援混合精度計算（FP16 和TF32）。

• 多實例GPU 技術：使得單一GPU 可以同時支援多個獨立的運算任務，進一步提升運算資源的使用率。

• RTX 30 系列：RTX 30 系列主要針對開發者和個人用戶，其較高的性價比和強大的AI 加速效能使其廣泛應用於小型AI 專案、科研和圖形渲染任務。

AMD GPU 的ROCm 架構

AMD 也在AI 運算中發揮越來越重要的作用，其ROCm（Radeon Open Compute）平台支援深度學習和科學運算。 ROCm 提供了對GPU 運算的開源支持，讓開發者透過開放的工具和函式庫來加速AI 工作負載。

AMD 的優勢：

• 支援深度學習框架：ROCm 支援TensorFlow、PyTorch 等主流深度學習框架，並透過最佳化的數學庫加速GPU 運算。

• 高頻寬內存（HBM2） ：AMD GPU 提供更高頻寬的內存，適用於處理大規模資料集，提升訓練效率。

專用AI 加速硬體

除了傳統的GPU，AI 專用加速硬體（如TPU、FPGA）也在AI 核心算力的建置中佔有一席之地。例如，Google 的Tensor Processing Unit（TPU）專為加速深度學習模型而設計，其在特定AI 任務上比GPU 更具優勢，尤其在推理和大規模訓練中具有顯著性能提升。

高效能運算網路與互聯技術

除了GPU 本身的運算能力外，GPU 之間的通訊和資料傳輸效率也是加速AI 核心算力的關鍵。如今，NVIDIA 提供的NVIDIA NVLink和InfiniBand技術能夠提供高頻寬、低延遲的資料傳輸，使得多個GPU 之間可以實現高效協作，提升大規模AI 模型訓練的整體效能。

GPU 作為加速AI 核心算力的關鍵硬體技術，已成為現代人工智慧研究和應用的基礎設施。無論是NVIDIA 的CUDA 架構，或是AMD 的ROCm 平台，都在為AI 的發展提供強大的支援。