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ChatGPT大战陷败局,竟因嫌GPU太贵!Meta用CPU跑AI,点错科技树
ChatGPT大战陷败局,竟因嫌GPU太贵!Meta用CPU跑AI,点错科技树
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ChatGPT大战,Meta为何迟迟没有动作? 就在今天,路透社记者挖出了一个大瓜,原因让人瞠目结舌—— 相比谷歌、微软等大厂,Meta跑AI时,用的竟然是CPU! 很难想象,在深度学习几乎占机器学习半壁江山的时代,一个科技巨头竟然能用CPU坚持这么久。 虽然他们也曾尝试过自研AI芯片,但最终遭遇滑铁卢。 现在,ChatGPT引爆的生成式AI大战打得昏天黑地,这就更加剧了Meta的产能紧缩。 用CPU训练AI,Meta怎么想的? Meta迟迟不肯接受用GPU的原因,令人匪夷所思。 GPU芯片非常适合AI处理,因为它们可以同时执行大量任务,从而减少处理数十亿条数据所需的时间。 然而,GPU 也比其他芯片更昂贵,英伟达控制着80%的市场份额,并在配套软件上,也保持着绝对的领先地位。 直到去年,Meta在处理AI工作负载时,主要使用的还是CPU。CPU是计算机的主力芯片,几十年来数据中心用的也是CPU,但它在AI工作上表现并不佳。 据悉,Meta还曾自研芯片,在内部设计的定制芯片上进行推理。 但在2021年,Meta还是失望地发现,比起GPU,这种双管齐下的方法速度更慢、效率更低。而且G
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ChatGPT
大战,
Meta
为何迟迟没有动作?
就在今天,路透社记者挖出了一个大瓜,原因让人瞠目结舌
——
相比谷歌、微软等大厂,
Meta
跑
AI
时,用的竟然是
CPU
!
很难想象,
在深度学习几乎占机器学习半壁江山的时代,
一个科技巨头
竟然能用
CPU
坚持这么久。
虽然他们也曾尝试过自研
AI
芯片,但最终遭遇滑铁卢。
现在,
ChatGPT
引爆的生成式
AI
大战打得昏天黑地,这就更加剧了
Meta
的产能紧缩。
用
CPU
训练
AI
,
Meta
怎么想的?
Meta
迟迟不肯接受用
GPU
的原因,令人匪夷所思。
GPU
芯片非常适合
AI
处理,
因为它们可以同时执行大量任务,
从而减
少处理数十亿条数据所需的时间。
然而,
GPU
也比其他芯片更昂贵,
英伟达控制着
80%
的市场份额,
并
在配套软件上,也保持着绝对的领先地位。
直到去年,
Meta
在处理
AI
工作负载时,主要使用的还是
CPU
。
CPU
是计算机的主力芯片,
几十年来数据中心用的也是
CPU
,
但它在
AI
工
作上表现并不佳。
据悉,
Meta
还曾自研芯片,在内部设计的定制芯片上进行推理。
但在
2021
年,
Meta
还是失望地发现,比起
GPU
,这种双管齐下的方
法速度更慢、
效率更低。
而且
GPU
在运行不同类型的模型上,
远比
Meta
的芯片更灵活。
而且,小扎决定
All In
元宇宙这一举措,也直接榨干了
Meta
的算力。
不管是
AI
的部署,还是威胁的应对上,都遭到了极大的削弱。
这些失误,
引起了前
Meta
董事会成员
Peter Thiel
的注意,
随后,
他于
2022
年初辞职。
据内部人士透露,在离开前的一次董事会会议上,
Thiel
告诉小扎和高
管们,他们对
Meta
的社交媒体业务太自满,并且过分关注元宇宙了,
这让公司很容易被
TikTok
的挑战所撼动。
Meta
粗
大事了
在去年夏天快要结束的时候,
小扎曾召集了高级副手们,
花了五个小时,
对
Meta
的计算能力进行分析。
他们需要知道,在开发尖端的
AI
方面,
Meta
有多大的能力?
出来的结果,让所有人倒吸一口凉气。
根据
9
月
20
日的公司备忘录显示,
尽管
Meta
对
AI
研究进行了大笔高
调的
投资
,然
而主
要业
务需
要的
AI
友好型硬
件和
软件
系统
都
非常
昂贵
,
在这些方面公司的进展相当缓慢。
缓慢到,已经阻碍了
Meta
跟上大规模创新的步伐。
这可是个棘手的大麻烦,要知道,
Meta
的增长,越来越依赖
AI
。
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