IT之家 5 月 29 日消息，根据英伟达在 2023 年台北电脑展会上的演讲，该公司宣称其 GPU 可以大幅降低训练大型语言模型（LLM）的成本和耗能。

英伟达首席执行官黄仁勋在演讲中，向 CPU 行业发起了挑战，他认为生成式人工智能和加速计算是未来计算的方向。他宣布传统的摩尔定律已经过时，未来的性能提升将主要来自生成式人工智能和基于加速计算的方法。

英伟达在展会上展示了一份 LLM 的总体拥有成本（Total Cost of Ownership，TCO）分析：首先，他们计算了训练一个 LLM 所需的 960 个 CPU 组成的服务器集群的完整成本（包括网络、机箱、互连等所有设备），发现这需要花费约 1000 万美元（IT之家备注：当前约 7070 万元人民币），并消耗 11 千兆瓦时的电力。