上海
近日，艾倫人工智能研究所(Allen Institute for AI)的研究科學家、卡內基梅隆大學助理教授Tim Dettmers在博客文章中指出：
現階段的計算處理器技術已接近物理極限，有限的硬件擴展能力將成為實現通用人工智能(AGI)和超級智能的最大障礙。
他指出，關于AGI的討論往往停留在哲學層面，但其最終實現必須依賴實際的運算能力支撐，現有硬件的擴展空間可能只剩下一到兩年，此后任何性能提升都將面臨物理上不可行性。
他強調，自2018年以來，GPU性能的提升已逐步趨于瓶頸，后續的改進主要依靠低精度數據類型和張量核心的優化，但這些新技術帶來的效果并非如業界所宣傳的那般大。
雖然單個GPU的性能已接近極限，但Dettmers認為，通過硬體整合創新仍可延長其使用壽命。
例如，NVIDIA最新的GB200 NVL72系統能夠將加速器數量從8個提升至72個，從而實現了約30倍的推理性能提升。
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