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OpenAI联合创始人、人工智能领域科学家Andrej Karpathy近日发文称“目前硅谷最热门的八卦，就是谁谁又买了多少块H100GPU”。
GPU是什么？在AI训练中担任怎样的角色？GPU（Graphics Processing Unit）是图形处理单元，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器，专用于执行在计算机上渲染图像、视频和动画所需的密集计算。GPU在AI训练中的主要作用是加速计算、实现大规模并行处理、优化内存使用以及加速深度学习，是AI训练中不可或缺的一部分。
日前，在Twitter上广为流传的一张“我们需要多少张GPU”的图片引发了网友热议。其中提到，GPT-4的训练过程可能用到了1万到2.5万块英伟达A100。至于GPT-5，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克估计可能需要3万到5万块H100。2023年2月，摩根士丹利预测GPT-5大概需要使用2.5万个GPU。
业内人士谈到的A100和H100都是英伟达推出的GPU芯片。H100和A100在性能上有一些差异。根据英伟达的官方数据，H100的FP64/FP32运算性能比A100高3倍，比FP16运算性能高2000TFLOPS，比TF32运算性能高1000TFLOPS。这意味着H100在处理高精度计算和AI应用方面具有更高的性能。同时，H100还具有更大的显存和二级缓存，以及更大的内存带宽和更强的互联技术。
在技术架构方面，H100采用Hopper架构，而A100采用Ampere架构。Hopper架构在指令效率和并行处理方面进行了优化，而Ampere架构则注重提高单线程性能和改进内存子系统。
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