AI处理器之双刃剑：批处理大小、令牌速率以及大型语言模型处理中的硬件挑战
02/27/2025, 06:00 PM UTC
AI处理器之双刃剑：批处理大小、令牌速率以及大型语言模型处理中的硬件挑战The Double-Edged Sword of AI Processors: Batch Sizes, Token Rates, and the Hardware Hurdles in Large Language Model Processing
➀ 人工智能软件建模代表了从传统编程的重大转变，使系统能够从数据中学习。
➁ 人工智能系统的复杂性在于其模型参数，这些参数可能达到数十亿或数万亿。
➂ GPU已成为人工智能处理的关键，但在处理大型语言模型的推理时，它们面临着效率挑战。
➀ AI software modeling represents a significant shift from traditional programming, enabling systems to learn from data.
➁ The complexity of AI systems lies in their model parameters, which can number in the billions or trillions.
➂ GPUs have become essential for AI processing, but they face efficiency challenges, particularly during inference with large language models.
人工智能软件建模代表了从传统编程的重大转变，它使系统能够从数据中学习，而不是依赖于固定的指令。人工智能系统的复杂性不在于编 写的代码量，而在于模型本身的架构和规模。GPU已成为人工智能处理的关键，但它们在处理大型语言模型的推理时面临着效率挑战。
本文将深入探讨批处理大小、令牌速率以及大型语言模型处理中的硬件挑战，并分析如何克服这些挑战。
在接下来的内容中，我们将详细讨论传统软件编程与人工智能建模之间的差异，以及这些差异对处理硬件的影响。我们还将探讨AI加速器的关键和独特属性，包括批处理大小和令牌吞吐量，以及它们对加速器效率的影响。
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本文由大语言模型（LLM）生成，旨在为读者提供半导体新闻内容的知识扩展（Beta）。
