快科技12月15日消息，近日，艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI）研究科学家、卡内基梅隆大学助理教授Tim Dettmers在其博客文章中表示：
当前阶段的计算处理器技术已临近物理极限，硬件扩展能力的有限性正逐渐成为实现通用人工智能（AGI）与超级智能的首要阻碍。
他提到，围绕AGI的探讨常常局限于哲学范畴，可它的最终达成离不开实际运算能力的支持，目前硬件的拓展余地或许只剩一两年时间，之后任何性能上的提高都将遭遇物理层面的不可行问题。
他着重指出，从2018年开始，GPU性能的提升态势已逐渐进入瓶颈期，后续的性能优化将主要依赖低精度数据类型的应用以及张量核心技术的改进，但这些新兴技术实际带来的性能增益，并不像行业内所宣传的那样显著。
虽然单块GPU的性能提升已逐渐逼近天花板，但Dettmers提出，借助硬件整合方面的创新，依然能够进一步延长其使用周期。
例如，NVIDIA最新发布的GB200 NVL72系统可将加速器的配置数量由8个增加到72个，进而让推理性能获得了大约30倍的提升。
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