AI狂欢时代，原来CPU才是大模型真香的选择！

人工智能

2023-08-27 07:06:23

AI 时代，CPU 崛起：赋能大模型训练的新纪元

简介

人工智能 (AI) 已成为我们生活的不可或缺的一部分，从自动驾驶汽车到面部识别和语音助手。这些令人惊叹的应用背后，是强大 AI 模型的支撑，而这些模型的训练需要大量的计算资源。

GPU 的局限性

传统上，GPU 一直是 AI 模型训练的主力军。然而，随着模型规模的不断扩大，GPU 的局限性也逐渐显现。GPU 的功耗很高，价格昂贵，而且扩展性有限。

CPU 的崛起

为了解决这些问题，英特尔推出了至强处理器。至强处理器采用了全新的架构，专门为 AI 加速而设计。它具有更高的计算密度和更低的功耗，并且可以轻松扩展。

成功训练巨型模型

最近的一项测试表明，英特尔至强处理器成功训练了一个包含 200 亿个参数的巨型模型。这是迄今为止在 CPU 平台上训练过的最大的模型。这一结果表明，CPU 已成为训练大模型的理想平台。

CPU 的优势

与 GPU 相比，CPU 具有更高的性价比、更好的扩展性和更低的功耗。对于大多数 AI 模型的训练来说，CPU 已成为更好的选择。

AI 技术的新时代

CPU 的崛起标志着 AI 技术进入了一个新时代。在这个时代，AI 模型的训练将变得更加容易、更加经济，这将推动 AI 技术在各个领域的广泛应用。

代码示例

以下代码示例展示了如何在 CPU 上使用 TensorFlow 训练 AI 模型：

import tensorflow as tf

# 创建一个带有 200 亿个参数的大模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(10000000, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10000000, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10000000, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10000000, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10000000, activation='relu'),
])

# 使用 CPU 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])

# 加载训练数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 在 CPU 上训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)