（前文多次出現(xiàn)了AI4500，這是寫(xiě)混了，這兩個(gè)其實(shí)是同一種東西。都是采用十二納米工藝的芯片，后續(xù)統(tǒng)一為AI5500）。
但是這兩者的差異卻是巨大的，主要體現(xiàn)在顯存容量，顯存帶寬，GPU之間的互聯(lián)帶寬以及特殊生態(tài)支持上。
APO4600顯卡，內(nèi)存容量從之前上一代的24GB提升到了32GB，內(nèi)存帶寬提升到800GB，互聯(lián)帶寬則是提升到了500GB。
而自用的AI5500顯卡，內(nèi)存容量是80GB，內(nèi)存帶寬是1.6TB，互聯(lián)帶寬是1TB。
這三個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)最終體現(xiàn)到人工智能訓(xùn)練上，訓(xùn)練效率就會(huì)出現(xiàn)比較大的差異，并且這種差異在支持大規(guī)模人工智能訓(xùn)練的時(shí)候，會(huì)體現(xiàn)的越來(lái)越大。
因?yàn)榇笠?guī)模人工智能訓(xùn)練，比如YunAI這種超大規(guī)模的生成式AI訓(xùn)練，可不是一臺(tái)兩臺(tái)服務(wù)器就能搞定的，需要的是好幾萬(wàn)甚至更多顯卡組成的GPU服務(wù)器陣列來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。
而數(shù)量越多的GPU組合到一起，其對(duì)內(nèi)存帶寬，互聯(lián)帶寬的要求就越高……要不然的話，算力是夠用了，但是數(shù)據(jù)堵塞也沒(méi)用。
以上這些是硬件上的巨大差異，除了硬件問(wèn)題外，還有軟件生態(tài)上的巨大差異。
AI系列顯卡，為了適配智云集團(tuán)自家的人工智能底層算法，從最早期的AI系列開(kāi)始，就有著眾多專門(mén)的模塊，不僅僅芯片是專門(mén)開(kāi)發(fā)的，就連研發(fā)支持軟件都是專門(mén)適配開(kāi)發(fā)的。
AI芯片，天生就是為了智云集團(tuán)自家的人工智能底層算法而生……它本身就不支持外頭一大堆的各種亂七八糟的人工智能算法。
其他公司要是拿過(guò)來(lái)，先不說(shuō)都沒(méi)辦法用，就算想辦法給用上了，其實(shí)性能表現(xiàn)也不會(huì)比APO顯卡好多少。
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