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要處理如此大模型的參數，對處理器的算力要求必然增加，根據OpenAI最新的測算，訓練一個大型AI模型的算力，從2012年開始計算已經翻了30萬倍，MIT一項研究表明，對于一個過參數化（即參數數量比訓練數據樣本多）的AI模型，其算力需求在理想情況下，大于等于性能需求的4次方。 MT-NLG是一個比GPT-3大兩倍的語言模型。

M1 Ultra，將兩個M1 Max 芯片拼在一起，使得芯片各項硬件指標直接翻倍。 現有的 PC 雙處理器配置通過主板上的布線連接兩個處理器。但是，在這種配置中，CPU之間的通信帶寬是有限的，因此會出現延遲，性能并不是簡單的翻倍，它還增加了功耗和發熱。

</span></p><p class="ql-align-justify"><span style="color: rgb(89, 89, 89);">至于電，2025年中國數據中心的耗電量將占全國電耗的2.4%，2030年更將翻倍至4.8%。美國更夸張，2023年數據中心的耗電量就已占全國的4.4%了。

出色的盈利能力是奧迪持續加大投入的財務基礎，也是奧迪應對谷歌、百度等科技巨頭攪動汽車行業的信心基礎。杜思曼說：“我們在2021年向研發領域投入了幾十億歐元，這是一個相當大的數字。所以我覺得我們能夠保持住科技領先的地位。”杜思曼強調大科技公司的加入，并不會分走奧迪這個蛋糕上的黃油。

2030年，有望增至56ZFlops， CAGR達到65%， 其中智能算力由232EFlops增至52.5ZFlops， CAGR超過80% ；算力翻倍時間明顯縮短：大模型出現后，帶來了新的算力增長趨勢，平均算力翻倍時間為9.9個月。

摩爾定律每 2 年翻一番，表示晶體管數量增加了 2000 倍以上。顯然，現實并不那么有利，但晶體管仍然增加了幾個數量級。在硬 幣的另一面，封裝沒有享受同樣水平的增長。 在臺積電的 N7 節點上，AMD 的凸塊間距從約 200 微米變為 130 微米，IO 僅增加了 2.35 倍。

谷歌開發了自己的芯片，用于人工智能模型的訓練和推理，稱為 TPU。隨著 VCU（一種新型處理器）的出現，他們擴大了在芯片工作的研究，如果專用于同一任務，它能夠取代 1000 萬個 CPU。 亞馬遜有定制的網絡芯片，也運行他們的管理程序和管理堆棧。他們擁有自己的芯片，專門用于AI 訓練、AI 推理、存儲控制和 CPU。

摩爾定律每 2 年翻一番，表示晶體管數量增加了 2000 倍以上。顯然，現實并不那么有利，但晶體管仍然增加了幾個數量級。在 硬 幣 的另一面，封裝沒有享受同樣水平的增長。 在臺積電的 N7 節點上，AMD 的凸塊間距從約 200 微米變為 130 微米，IO 僅增加了 2.35 倍。

該定律描述了集成電路的發展趨勢：從性價比的角度，集成電路芯片上可容納元器件的數目，約每隔2年翻一番，電路性能也將提升一倍，而價格下降一半。簡而言之，即通過縮小集成電路元器件的面積，在相同尺寸的晶圓上制造出更多的電路和芯片，從而達到降低成本和提升性能的目的。