AI大模型太火了，以致于与它有关的硬件软件和应用轮番在资本市场上被炒作。那些在资本市场中火爆了的产业：CPU、GPU、芯片、存储、服务器等，他们到底是什么，分别在人工智能大模型的训练和运行过程中扮演怎样的角色，以及为何全世界都在抢英伟达的芯片，本文将用最通俗的语言一一解答。

友情提示：本文1909字，文中有大标题，可直接下拉到自己感兴趣的地方阅读。

一、硬件介绍：

人工智能大模型的训练和运行涉及复杂的硬件和软件配置，它们各自扮演着关键的角色。以下是从重要性角度梳理的主要硬件和软件支持及其在人工智能大模型训练和运行中的作用：

数据存储设备- 存储大量用于训练的数据，如SSD（固态硬盘）和HDD（机械硬盘）。

处理器（CPU/GPU/TPU）- 执行计算任务，包括模型训练和推理（运行）。

·CPU（中央处理单元）通常负责通用计算任务。是一种芯片。

·GPU（图形处理单元）是训练大型人工智能模型最关键的硬件之一。它们专为并行处理设计，可以同时处理大量数据，加快了AI模型训练的速度。是一种芯片。

·TPU（张量处理单元）是专为深度学习任务设计的，进一步加速了模型训练和推理。是一种芯片。

内存（RAM）- 在训练和运行时暂存数据和模型，以便快速访问。

网络连接设备 - 用于连接不同的硬件资源，以及将模型训练或运行的结果传输给用户或其他系统。

以下流程图将展示这些硬件组件如何相互作用，以及它们在AI模型的训练和运行过程中扮演的角色。

服务器-是运行上述硬件的一个计算机系统，通常配备有高性能的CPU、GPU或其他专用芯片。在人工智能大模型训练中，服务器提供必要的硬件资源来执行计算任务。是执行人工智能模型训练的物理基础，提供必要的存储、内存和网络资源，起到核心作用。

云计算和云服务平台- 是一种虚拟化的服务器，它允许用户通过互联网访问和使用，支持大型模型的训练和部署。

云计算使得获取和扩展计算资源变得容易，特别是对于需要大量计算资源的短期项目。用户可以根据需要快速启动和停止资源，按使用付费。支持模型的全球部署和管理，提供了弹性计算资源以应对访问量的变化，同时提供了监控、自动扩展等管理工具。

二、稀缺性、重要性、不同企业产品性能差异排名

稀缺性排名

高性能GPU：产量稀少、价格特别贵，基本只供大厂。

专用AI加速硬件：专用设备，很难买到，应用上不如GPU广泛。

重要性排名

从对人工智能大模型的训练和运行效果的影响程度来看，重要性从大到小的排序：

GPU：对于大模型的训练和运行速度影响最大。

高速内存和存储：影响数据加载速度和模型训练的效率。

CPU：尽管不如GPU在计算速度上重要，但仍然影响整体系统性能和任务处理能力。

网络设备：对于分布式训练和在线模型推理的速度有重要影响。

模型优化和加速工具：在模型部署阶段，对提高推理效率和降低资源消耗有显著作用。

云服务平台：提供了计算资源的弹性，但其影响依赖于具体使用场景和配置。

性能差异巨大的硬件

GPU：不同厂商（如NVIDIA、AMD）和不同型号的GPU在性能上存在显著差异。NVIDIA（英伟达）的高端GPU通常在深度学习领域更受欢迎，部分原因是CUDA技术生态系统的成熟。

通过上述分析，我们可以看出：

1、GPU对于训练和运行人工智能模型的速度和效率有最直接的影响，也是目前各类硬件设备中不同厂商产品中性能差异最大的一个。英伟达可以说是寡头。

2、存储设备各厂商提供的产品差异不大，因此国内存储厂商可能会因为人工智能大模型兴起而业绩放量。

3、服务器，对于中小企业而言从成本和性能考虑，更多会选择云服务商，而头部云服务商基本是国内的大厂。物理服务器对于一些对数据的安全性有较高要求的企业可能会采用，如银行、机关等。但目前这些行业还基本没开始搞AI。而一些互联网企业，很多已经开始ALL IN AI 了，他们是目前服务商的高增客户。

三、其他相关解释

芯片

芯片是构成服务器硬件的核心组件，负责执行计算任务，是执行复杂数学运算和数据处理的基础。GPU（图形处理单元）和TPU（张量处理单元）等都是芯片。

算力

算力通常指的是执行计算任务的能力，是衡量人工智能模型训练效率的关键指标，算力越高，训练速度通常越快。

数据中心

数据中心是用于托管服务器和网络设备的设施，它们通常包含大量服务器、存储系统和网络设备，以及确保这些设备正常运行的冷却系统、电源和安全措施。

相互关系

·芯片是服务器的核心组件，决定了服务器的计算能力。

·算力是衡量服务器性能的指标，通常由芯片提供。

·服务器是执行人工智能模型训练的物理实体，它依赖于芯片提供的算力。

·云服务器是虚拟化的服务器，允许用户远程访问和使用，它们通常部署在数据中心中。

·数据中心为服务器和云服务提供必要的物理环境和基础设施。

本人正在大量使用AI来了解世界、简化工作、挖掘应用场景。期待你的关注，如你也有兴趣，我们可以单独聊聊。