AI 算力概論：從模型需求到算力配置

隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，算力（Computational Power）成為驅動 AI 模型訓練與推理的核心資源。無論是 ChatGPT 這類大型語言模型（LLM），還是影像辨識、語音識別等應用，都需要強大的運算能力來支撐。本篇文章將介紹 AI 算力的基本概念，並探討不同類型的 AI 模型與其所需的算力資源。

什麼是 AI 算力？

AI 算力指的是執行 AI 任務（如深度學習訓練與推理）所需的運算能力，通常以 FLOPS（每秒浮點運算次數，Floating Point Operations Per Second）來衡量。算力主要來自於 GPU（圖形處理單元）、TPU（張量處理單元） 或 ASIC（專用集成電路）。

GPU（Graphics Processing Unit）：適合深度學習計算，NVIDIA A100、H100 及 AMD Instinct MI250 等都是熱門選擇。
TPU（Tensor Processing Unit）：Google 針對 AI 設計的專用晶片，適用於 TensorFlow 等應用。
ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）：專為特定 AI 任務設計，如比特幣挖礦 ASIC 或 AI 晶片如 Apple Neural Engine。

不同 AI 模型的算力需求

1. 大型語言模型（LLM）

應用範圍：ChatGPT、GPT-4、Claude、Gemini、LLaMA
訓練算力需求：數百到數千顆 GPU
推理算力需求：根據模型大小與請求數量，單個請求約需 100ms-500ms 的 GPU 時間

GPT-3.5（1750 億參數）：訓練時需要數千顆 A100 GPU，總算力超過數十 ExaFLOPS（百萬兆次浮點運算）。
GPT-4（未知參數量）：可能使用數萬顆 H100 GPU，算力規模達數百 ExaFLOPS。
LLaMA 2-7B（70 億參數）：可在單顆高端 GPU（如 RTX 4090）上推理，適合本地部署。

➡ 個人或企業應用：

小型 LLM（7B-13B 參數）可在單張高階 GPU（如 RTX 3090/4090）上運行。
企業部署 GPT-4 級別模型，通常需要雲端 GPU 叢集，如 NVIDIA H100。

2. 影像生成模型（Stable Diffusion、DALL·E）

應用範圍：AI 生成藝術、遊戲開發、內容創作
算力需求：

Stable Diffusion 1.5：推理時可用單顆 RTX 3060（12GB VRAM）運行，但生成速度較慢；RTX 4090 可顯著加速。
Stable Diffusion XL（SDXL）：推理時建議使用 24GB VRAM 以上的 GPU（如 RTX 4090）。
DALL·E 3：雲端 API 運行，需高端 GPU 叢集。

➡ 個人或企業應用：

RTX 3090/4090 可滿足個人 AI 生成需求。
商業應用需使用 H100 叢集提升生成效率。

3. 語音 AI（語音識別、TTS）

應用範圍：語音助手、智能客服、字幕生成
算力需求：

Whisper（語音識別）：推理可用 RTX 3060 以上 GPU，但大模型（large-v2）需 16GB VRAM。
VITS / Tortoise-TTS（文字轉語音）：需要 24GB VRAM 才能流暢運行。
WaveNet（Google 開發）：訓練時需 TPU 叢集。

➡ 個人或企業應用：

Whisper 可在 RTX 3060 上本地運行，適合個人錄音轉文字應用。
企業級應用（如即時語音轉錄）需雲端 GPU 服務。

4. AI 視覺應用（影像分類、物件偵測、強化學習）

應用範圍：自駕車、監控系統、醫學影像分析
算力需求：

YOLO（物件偵測）：推理可用 RTX 3060，但需更高端 GPU 來實現即時偵測（如 RTX 4090）。
DeepMind AlphaGo（圍棋 AI）：使用 TPU 叢集進行強化學習訓練。

➡ 個人或企業應用：

單機應用可使用 RTX 4090 進行推理。
企業需採用 TPU 叢集加速 AI 訓練。

AI 算力選擇建議

AI 應用	訓練算力需求	推理算力需求	適合設備
大型語言模型（GPT-4）	數萬顆 H100	雲端 H100 GPU	雲端部署
本地 LLM（7B-13B）	多張 A100	RTX 4090（24GB VRAM）	本地部署
影像生成（SDXL）	多張 H100	RTX 4090	高階 PC
語音 AI（Whisper）	TPU 叢集	RTX 3060	本地部署
影像辨識（YOLO）	A100 叢集	RTX 4090	自駕車/監控