嬴图创新性提出AI领域计算资源上的新思考——挑战当前以GPU为中心的计算模式。

2024 年 9 月 12 日星期四，为期两天的ISBM大会在曼谷开幕。本次大会吸引了众多业内专家和学者的参与。其中，3A物理课程的大会于下午正式拉开序幕，聚焦讨论人工智能、区块链、网络安全、深度学习等领域的前沿研究和应用成果，为未来的企业管理和技术创新汲取了新的愿景。国际高性能存储与计算专家、大数据专家、国际领先图技术厂商嬴图 CEO Ricky （孙宇熙）出席会议并担任主持。

一系列精彩的论文报告依次展开，汇聚了最新的研究进展、技术创新，尤其是前沿技术在实践的中的碰撞：

• 《通过 Transformer 智能预测紫外线指数：一种深度学习模型》的报告。Ram Pal Singh提出了一种新的深度学习模型，用于预测紫外线指数。该模型利用Transformer架构，实现了更高效、更高效的预测，有望在公共健康和环境监测领域产生重大影响。
• Mamatha Balachandra 介绍了《使用CodeT5进行安全代码生成：利用大型语言模型和CVE数据集》，并展示了如何利用CodeT5模型及其大规模语言数据集和CVE数据集来生成安全代码，为安全软件开发提供了新的视角。
• Tripti Sharma分享了《可持续决策中的人工智能与分析技术的综合研究》，是关于如何利用人工智能和分析技术支持企业可持续决策的全面研究，呼应了当前科技领域迫切需要的公共意识。
• Namrata Marium Chacko介绍了《Sandal Wood Net：基于区块链的檀香木供应链可信拍卖和公平贸易系统》，是关于一个名为Sandal Wood Net的区块链系统，用于确保檀香木供应链中的可信拍卖和公平贸易，展示区块链技术在优化供应链和促进公平贸易方面具有巨大潜力。

值得一提的是，本次大会上，Ricky Sun、Victor Wang、Jason Zhang 发表了一篇名为《图分析增强 GPU 与 GPU 在性能、绿色性和成本方面的比较案例研究》的论文引发关注并成为一大亮点 ——该研究通过深入分析，重新配备了GPU在人工智能工作负载中的主导地位，并通过GPU与CPU的对比研究，提出了一些创新性的对于AI领域计算资源上的新思考和新方向——这极大地挑战了当前以GPU为中心的计算模式！

长期以来，在快速发展的人工智能领域，图处理器（Graphics Processing Unit，GPU） 表现出卓越的计算能力，已成为扩展复杂 AI 工作负载不可或缺的一部分。然而，该论文通过独特的案例研究，在图分析背景下考察了 GPU 与 CPU 的功效，并通过研究结果表明，虽然 GPU 提供强大计算能力的同时，其高功耗和成本也可能在某些情况下会成为一大缺陷。相比之下，现代中央处理器（Central Processing Unit / Processor，CPU）在针对并行处理进行优化后，可以提供非常有竞争力甚至更优越的替代方案，能实现显著的成本节省（范围从 35%到 70%）和能耗降低（范围从 50%到 75%），同时在某些特定任务中还能实现10 倍以上的性能提升——这些数据挑战了当前以GPU为中心的计算模式，同时该研究也从另一方面体现出企业和开发者在设计AI基础时，应该更平衡、更有效地利用计算资源，将 CPU 纳入 AI 基础设施，以提高性能、绿色性和成本效益。

本次大会为企业管理信息系统领域的交流与合作提供了重要平台，围绕技术创新和可持续发展的主题，强调信息技术在现代商业和管理中的重要性——未来的企业管理不仅需要引进新兴技术，更需要在资源利用和环境保护方面找到新的平衡点。特别是关于GPU与CPU的研究成果，推动参与者思考如何在确保高性能计算的同时，实现更加绿色经济、更加可持续且具有成本实现的解决之道。