AI的浪潮其实早在20世纪就被多次掀起过，但真正成为人们不可忽视的巨浪，还是这十几年的事，因为这时候AI有了天时地利人和：算法与模型，大到足够训练这些模型的数据集，以及能在合理的时间内训练出这些模型的硬件。
但从带起第一波深度学习的AlexNet，到如今的GPT-3和TuringNLG等，人们不断在打造更大的数据集和更大的模型，加上大语言模型的兴起，对训练的要求也就越来越高。可在摩尔定律已经放缓的当下，训练时间也在被拉长。
基于Hopper架构的H100GPU/英伟达
以英伟达为例，到了帕斯卡这一代，他们才真正开始考虑单芯片的深度学习性能，并结合到GPU的设计中去，所以才有了Hopper这样超高规格的AI硬件出现。但我们在训练这些模型的时候，并没有在硬件规模上有所减少，仍然需要用到集成了数块HopperGPU的DGX系统，甚至打造一个超算。很明显，单从硬件这一个方向出发已经有些不够了，至少不是一个“高性价比”的方案。
软硬件全栈投入
硬件推出后，仍要针对特定的模型进行进一步的软件优化，因此即便是同样的硬件，其AI性能也会在未来呈现数倍的飞跃。从上个月的MLPerf的测试结果就可以看出，在A100GPU推出的2.5年内，英伟达就靠软件优化实现了最高2.5倍的训练性能提升，当然了最大的性能提升还是得靠H100这样的新硬件来实现。
BillDally表示这就是英伟达的优势所在，虽然这几年投入进深度学习硬件的资本不少，但随着经济下行，不少投资者已经丧失了信心，所以不少AI硬件初创公司都没能撑下去，他自己也在这段时间看到了不少向英伟达投递过来的简历。
他认为不少这些公司都已经打造出了自己的矩阵乘法器，但他们并没有在软件上有足够的投入，所以即便他们一开始给出的指标很好看，也经常拿英伟达的产品作为对比，未来的性能甚至比不过英伟达的上一代硬件，更别说Hopper这类新产品了。
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