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历经一年时间，他寻访多个国家，从灵感构思到调配实践，将全新迪奥真我倾世之金香精的创制奥秘一一揭晓。
不久前，英伟达一举突出微软和苹果，以3.34万亿好意思元的市值成为内行最有价值的公司。整理 | 郑丽媛
自 2022 年底以来，在由 ChatGPT 掀翻的这场席卷内行的 AI 波涛中，作为 AI 底层算力“霸主”的英伟达（Nvidia），可谓是最大受益者之一：不久前，英伟达一举突出微软和苹果，以 3.34 万亿好意思元的市值成为内行最有价值的公司。
归根结底，是因为英伟达在 AI 芯片市集占据着近乎旁边的地位：坚韧性能的 GPU 居品如 A100 和 H100 芯片，是大模子考验上的“硬通货”；CUDA 软件生态也确凿是英伟达的“护城河”。
因此谁也没思到，敢对着市值超 3 万亿好意思元、领有 2.8 万名职工、处于旁边地位的英伟达高调“下战书”的，会是一支由 3 名大学辍学生创立、现时仅 35 名职工、刚筹集了 1.2 亿好意思元的团队：Etched。
（图片来自Etched官网）
ChatGPT 问世前的一场“豪赌”
从网上贵府来看，Etched 是由三位哈佛大学辍学生 Gavin Uberti、Robert Wachen 和 Chris Zhu 在 2022 年创立的。
开首，Gavin Uberti 和 Chris Zhu 在大学暑期实习时进入了一家芯片公司，讲和到底层硬件鸿沟并为之诱骗后，便决定从哈佛大学退学，又拉上了 Uberti 的大学室友 Robert Wachen，共同创立了 Etched 公司——据悉，其时 Gavin Uberti 正在攻读数学学士学位和估量机科学硕士学位。
（从左到右：Robert Wachen、Gavin Uberti 和 Chris Zhu）
Etched 初步开导后，三位 00 后首创东谈主在 2022 年 6 月、ChatGPT 还未问世前就对 AI 进行了一场“豪赌”：“咱们打赌，Transformer 将席卷内行。”
基于这个设思，他们推测专用 ASIC 芯片（专为特定架构想象的 AI 芯片）是一种势必趋势。
事实上，其时的 AI 模子种类欣慰，灵验于自动驾驶汽车的 CNN、用于谈话的 RNN，还灵验于生成图像和视频的 U-Nets 等等。而 Uberti 他们安静到，Transformer（ChatGPT 中的“T”）是第一个不错彭胀的模子。
现阶段看来，他们似乎（暂时性）赌赢了：如今每一个首先进的 AI 模子齐基于 Transformer，包括 ChatGPT、Sora、Gemini、Stable Diffusion 3 等等。
GPU 遇到瓶颈，惟一枢纽是 ASIC
如开头所说，在这场 AI 大模子的内行竞赛中，大无数企业齐离不开 GPU，这亦然英伟达能成效旁边市集的原因之一。
有关词，Etched 在博文中指出：这四年来，GPU 本人并莫得若干进步，即芯片单元面积的估量智商（TFLOPS）变动不大，仅仅芯单方面积变得更大了。
无论是英伟达的 B200、AMD 的 MI300，仍是英特尔的 Gaudi 3 和亚马逊的 Trainium2，齐是把两张芯片行动一张，以此达成所谓的“双倍”性能。
基于这个发现，Etched 细则了其发展道路：跟着摩尔定律的放缓，提高芯片性能的惟一枢纽即是专科化——但在 ChatGPT 出现之前，Etched 认定的这个观念确凿莫得市集。
其时，Transformer 还没风靡内行，好多公司齐构建了天真实 AI 芯片和 GPU 来处理数百种不同的架构，举例英伟达的 GPUs、Amazon 的 Trainium、AMD 的加快器、Graphcore 的 IPUs、D-Matrix 的 Corsair 和英特尔的 Gaudi 等。
如斯布景下，当然没东谈主思要制造专为特定架构想象的 AI 芯片（ASIC）：Transformer 的市集不大，而芯片项野心资本为 5000 万至 1 亿好意思元，还需要数年时期才气参预分娩。
但一弹指顷，ChatGPT 的内行爆火令情况发生了巨大变化：
（1）前所未有的需求：在 ChatGPT 之前，Transformer 推理的市集约为 5000 万好意思元，现时则已达数十亿好意思元。所有这个词大型科技公司齐在使用 Transformer 模子（OpenAI、谷歌、亚马逊、微软、Meta 等）。
（2）架构慢慢趋同：AI 模子往常变化很大，但自 GPT-2 以来，首先进的模子架构确凿保捏一致。OpenAI 的 GPT 系列、谷歌的 PaLM、Meta 的 LLaMa、致使特斯拉的 FSD 齐是基于 Transformer。
Etched 聚集首创东谈主兼 CEO Gavin Uberti 示意：“当 ChatGPT 问世时，英伟达股票大涨，尤其是所有这个词行将推出的 AI 模子齐将成为 Transformer 时，咱们才发现我方在正确的时期出现时了正确的方位。”
诚然如他所说，当模子的考验资本跨越 10 亿好意思元，推理资本跨越 100 亿好意思元时，专用芯片即是不行幸免的了：在这种范畴下，只消有 1% 的性能篡改，齐能讲明资本为 5000 万至 1 亿好意思元的芯片面目是值得的。
内行第一款专为 Transformer 想象的专用芯片 Sohu
朝着这个观念，Etched 花了两年时期，打造出了内行第一款专为 Transformer 想象的专用芯片，名为 Sohu，并于昨日讲求官宣：坚韧一下 Sohu，这是史上最快的 AI 芯片。
据 Gavin Uberti 先容，Sohu 聘用台积电的 4nm 工艺制造，只消 1 个中枢，每张芯片配有 144GB HBM3E 高带宽内存，可提供比 GPU 和其他通用 AI 芯片更好的推感性能，且耗能更少、资本更低。
为了更直不雅地掂量 Sohu 的强悍性能，Gavin Uberti 把英伟达作为参照：
在启动文本、图像和视频调遣器时，Sohu 的速率比英伟达下一代 Blackwell GB200 GPU 还要快一个数目级，且资本更低；700 亿参数 Llama 3 混沌量能达到每秒 50 万 tokens；一台 8xSohu 处事器可取代 160 个 H100 GPU……关于需要专用芯片的企业指点者来说，Sohu 将是一个更经济、更高效、更环保的弃取。
而之是以 Sohu 能达成如斯性能，恰是因为它的“专用性”：无法启动大无数传统的 AI 模子，如为 Instagram 告白提供能源的 DLRMs、AlphaFold 2 等卵白质折叠模子、Stable Diffusion 2 等较老的图像模子，也无法启动 CNN、RNN 或 LSTM——专为 Transformer 想象，只可启动 Transformer。
基于这个特色，作为 ASIC 芯片的 Sohu 在想象之初就径直甩掉了与 Transformer 无关的硬件组件，极大简化推理硬件和软件管谈，以此最猛进度地提高性能。
Etched 在博文中提到，相较之下，通用 AI 芯片如英伟达的 H100，虽领有 800 亿个晶体管，却只消 3.3% 用于矩阵乘法（大模子推理时最常见的运算）：“这是英伟达和其他天真实 AI 芯片非凡为之的想象决策。要是你思赈济所有这个词类型的模子（CNN、LSTM、SSM 和其他），这种有野心虽然是最佳的。”
Gavin Uberti 指出：“咱们无法启动 CNN、RNN、LSTM 和其他 AI 模子，但关于 Transformer 来说，Sohu 即是有史以来最快的芯片，致使莫得竞争敌手。”
Etched 能否打败英伟达？
关于能否打败英伟达这个问题，Etched 首席运营官 Robert Wachen 的恢复如下：
“往常，AI 估量市集是散播的，东谈主们使用不同种类的模子，如 CNN、DLRM、LSTM、RNN 和其他数十种跨鸿沟的模子，每种架构的破耗齐在数千万到数亿好意思元之间，通用芯片（GPU）有着弘大的市集；但现时，市集正在飞速整合为一种架构：Transformer，那么专用芯片即是势在必行。
咱们的芯片在大无数责任负载上齐无法打败 GPU，因为 Sohu 无法赈济它们。然而，关于Transformer 专用芯片来说，咱们将会占据这个市集。”
除此以外，Thiel Fellowship 主任 Alex Handy 也在一份声明中示意：“投资 Etched 是对 AI 价值的策略押注。他们的芯片惩办了竞争敌手发怵惩办的可彭胀性问题，也挑战了同业中广泛存在的性能停滞不前的现象。”
现时来看，Etched 受到业界的闲居护理和好多赈济，但正如 Gavin Uberti 所说，这场豪赌还莫得截止：“要是将来 Transformer 澌灭或被取代了新闻今日谈视频，咱们就会死；但要是他连接存在，咱们就会是有史以来最大的公司。”
