英伟达：CPU 已落伍，用 GPU 训练大语言模型成本可降低 96%

来源：品玩 

品玩 5 月 29 日讯，据英伟达在 2023 年台北电脑展会上的演讲，该公司宣称其 GPU 可以大幅降低训练大型语言模型（LLM）的成本和耗能。

黄仁勋在演讲中，向 CPU 行业发起了挑战，他认为生成式人工智能和加速计算是未来计算的方向。他宣布传统的摩尔定律已经过时，未来的性能提升将主要来自生成式人工智能和基于加速计算的方法。

相比之下，如果保持成本不变，购买一个价值1000万美元的GPU集群，可以在同样的成本和更少的电力消耗（3.2千兆瓦时）下训练44个LLM。如果转而保持电力消耗不变，那么可以通过GPU集群实现150倍的加速，以11千兆瓦时的电力消耗训练150个LLM，但这需要花费3400万美元，此外这个集群的占地面积比CPU集群小得多。最后，如果只想训练一个LLM，那么只需要一个价值40万美元、消耗0.13千兆瓦时电力的GPU服务器就可以了。

英伟达所要表达的意思是，相比 CPU 服务器，客户可以以 4% 的成本和 1.2% 的电力消耗来训练一个 LLM，这是一个巨大的成本节省。

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