生成式AI硬件，让AI更接近人类思维

随着人工智能技术的发展，我们已经看到了各种各样的AI系统，这些系统被广泛应用在机器翻译、影像识别、自然语言处理等领域。而在这些应用领域，生成式AI已经成为了研究的热点。生成式AI如何实现？最重要的一点是AI硬件的支持。

生成模型（Generative Model）是一种深度学习技术，理解人类的思维方式，在计算机中模拟出人类创造出的高度抽象概念的过程。其中最著名的便是生成对抗网络（GAN）。GAN的思路是让两个神经网络相互对抗，一方生成模拟数据而另一方负责区分真实数据和模拟数据，这样，每组对抗学习一轮后，生成模型就能更新自身的参数，逐渐接近真实数据分布。通过这种学习方式，生成模型能够生成更加真实的数据。但生成模型在训练过程中，需要进行大量的复杂计算，这时候，就需要支持生成模型的AI硬件。

生成式AI硬件就是针对生成模型的专用硬件。它可以加速模型的训练、改进推理性能、降低功耗，使得生成模型的设计和构建更加高效。传统的GPU和CPU在进行深度学习的过程中，仍然存在着很大的局限性。CPU不能满足大规模并行计算的需求，而GPU也无法同时支持高效处理和大规模存储。于是，人们开始尝试设计专用的生成式AI硬件。

生成式AI硬件主要有两类：一类是设计为加速深度神经网络训练的Tensor Processing Unit（TPU），另一类是面向神经网络的专用芯片。谷歌、英伟达、博世、英特尔、寒武纪、AMD等公司均在生成式AI硬件领域进行了尝试和探索。

谷歌的TPU是生成式AI硬件最具代表性的一款产品。谷歌TPU的首台设计是专门为训练深度神经网络而设计的。它可以在谷歌算力基础设施中使用，并且经过了自主设计的Software Stack的支持。它已经被应用在AlphaGo、昆虫识别、机器翻译等许多场景中，并且能够帮助谷歌提升服务质量和性能。

英伟达也在生成式AI硬件领域有过大量的尝试。2016年，英伟达将其推出了Jetson TX1开发板，这也是一款面向智能终端的小型GPU，同时也加入了生成式AI的支持。在2019年推出了Jetson Nano，相对于较小的Jetson TX1更加实用。英伟达在面向神经网络的专用芯片方面，也推出了以Volta架构为基础的Tesla V100，为上游数据中心提供强大支持。

博世也进入了生成式AI硬件领域。博世的DNN Processing Unit（DPU）是专门为博世智能出租车量产项目而设计的，它是一个高度优化的硬件平台，可托管20多个高效神经网络，并能进行高速量度和高度精度的地图生成。因此，它不仅关注训练性能，还关注在线推理能力，向自动驾驶计算机提供了支持。

在生成式AI硬件领域，寒武纪也有致力于推进。寒武纪是一家推出了一种神经计算模式的芯片设计公司，其设计理念是从神经网络模型的原理中去进行深入研究，进而设计出一种能够很好支持生成式AI硬件的神经计算芯片。寒武纪还在IoT、AR/VR、智能家电、自动驾驶等领域下，推出了多款支持芯片，进而提供可能更为广泛的应用场景。

随着AI的进一步发展，生成式AI硬件领域也将得到更好的发展。未来，AI将在更多的领域中得到广泛应用，特别是在智能家居、智能医疗、无人驾驶等领域。而生成式AI硬件的发展，不仅将进一步提高AI系统的性能，还将更好地模拟人类的思维方式，让AI更加接近人类的智慧。