存算一体能否成为大模型时代算力瓶颈的关键
大模型参数激增使传统GPU面临内存墙与功耗瓶颈。存算一体技术通过融合存储与计算，大幅减少数据搬移开销，提升能效比。其中基于RRAM的方案最具大算力潜力，结合超异构计算与Chiplet，有望在推理部署中超越现有GPU方案。
# 大模型算力需求与存算一体技术：从GPU到超异构计算的演进指南
随着人工智能大模型的快速发展，算力成为支撑模型训练和推理的核心基础。本教程将系统梳理大模型对算力的需求、GPU的现状与瓶颈，以及存算一体技术如何突破算力天花板。通过本文，您将清晰理解当前技术路线及未来发展方向。
## 一、大模型的算力需求到底有多大？
大模型的训练和推理需要高性能的算力支持。以一个典型例子来说明：**ChatGPT** 背后的 GPT-3 模型拥有 **1746亿个参数**。据估算，训练这样一个模型大约需要 **375-625台 8卡 DGX A100 服务器** 训练约10天，对应 **A100 GPU 数量约3000-5000张**。
在推理方面，假设 **A100 GPU 单卡单字输出需要350ms**，如果每日访问客户数量高达 **5,000万人**，按每位客户每日发问 ChatGPT 应用10次，每次回答需要50字，那么每日消耗 GPU 的计算时间将高达 **243万个小时**，对应的 GPU 需求超过 **10万个**。
>
来源：https://m.elecfans.com/article/2048457.html
相关热点
继续查看同栏目近期热点。
延伸阅读
补充最近整理过的热点入口。