從零開始搞懂AI晶片！想了解為什麼NVIDIA的GPU這麼厲害嗎？
AI算力與科技實力：從基本運算到晶片架構的深度探討
隨著人工智慧（AI）技術的迅速發展，AI算力逐漸成為衡量一個國家科技實力的重要指標。近來，媒體上不斷傳出各種宣稱性能超越NVIDIA的AI加速晶片計畫，但這些計畫的真實效果究竟如何呢？本文將深入探討AI算力的本質及其相關運算。
AI的基本運算口訣
為了幫助大家理解AI的運算，我們首先介紹三個關鍵的口訣：
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Sum of Product（乘積之和）：這個運算用於計算數據之間的相似度。假設我們要對最近幾位總統候選人的好感度進行民調，通過這個方法，我們可以有效地分析數據。
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定量轉定性：這一過程類似於小學時期的酸鹼滴定實驗，將量化數據轉化為更直觀的形式，從而幫助我們理解數據的變化。
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桌面調水平：這個過程涉及AI模型的訓練，通過不斷調整參數來優化模型的效果，類似於調整桌面以確保其平衡。
這三個運算口訣是理解AI運算的基礎，能夠幫助我們把握AI的核心概念。
數學在AI中的角色
在AI的運算中，數學是一個不可或缺的部分。以Sum of Product為例，這一運算可用來計算候選人之間的相似度。在AI的訓練過程中，偏微分的計算也至關重要，因為它能夠幫助我們優化模型的參數，進而提高預測準確性。
晶片架構與效能
在了解基本運算後，我們需要對AI晶片的架構有更深入的了解。當前主流的計算架構包括：
- CPU（中央處理單元）：執行單一指令，適合一般計算。
- GPU（圖形處理單元）：能同時處理多個數據，特別適合進行大規模平行計算。
- NPU（神經網路處理單元）：專為AI運算設計，在執行特定運算時更加高效和節能。
特別值得一提的是，TenSix核心是一種新型的MIMD架構，能夠獨立進行偏微分計算，這使得它在AI訓練中成為GPU的強大對手。
未來展望
展望未來，我們計劃製作更多深入的內容，幫助大家實際參與AI模型的訓練過程。這不僅是技術的推廣，也是讓更多人能夠輕鬆接觸AI的重要努力。
AI技術正在迅速發展，掌握其基本運算及相關晶片架構的知識，將使我們能夠更好地理解未來的科技趨勢。希望本篇文章能為你提供一些有價值的見解與啟發！如果對本文內容有任何疑問或想法，歡迎在下方留言與我們分享。