命中， 即将推出的英伟达下一代 AI 芯片有望提供更快更高效的性能。 通过舍弃传统的HBMTenstorrent和Quasar芯片等HBM芯片，Tenstorrent正在积极研发下一代AI芯片。这款新芯片将会比现有的AIGPU更高效，并且处理速度也会更快。目标市场主要是入门级和主流AI任务场景，而不涉及高性能计算任务，如超大规模计算机（HPC）。虽然这种情况下HBM芯片仍然具有重要作用，但在某些AI应用中，新的替代解决方案已经出现。

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随着人工智能技术的快速发展，人们对计算能力的需求也在不断增加。目前，许多主流的GPU服务器都无法满足日益增长的数据处理需求，因此出现了专门针对特定任务场景的新型GPU服务器——人工智能专用GPU（AI-GPU）。

英伟达公司近期就推出了一款新的AI-GPU——NVIDIA AGX Orton。这款AI-GPU相较于现有的AIGPU在性能上有显著提升，同时也兼顾了效率与成本。它使用的是基于HBM2的新型存储器，使得数据读取和写入的速度都得到了极大的提高，大大缩短了处理时间。

此外，NVIDIA AGX Orton还配备了最新的Tensor Core架构，可以支持更多的深度学习模型，并且具有更好的并行计算能力，从而实现了更高的训练效率。而且，这款AI-GPU也集成了DLTensor和Zephyr等一系列工具，使得开发者能够更加方便地进行深度学习模型的开发和训练。
尽管如此，对于一些简单的AI任务，传统的大规模计算环境仍然是必要的。例如，大规模文本分类、图像识别、语音识别等任务。在这种情况下，HBM2这样的高速内存和固态硬盘仍然具有不可替代的作用。然而，对于那些复杂的AI任务，尤其是在需要大量计算资源的情况下，传统的大规模计算环境可能会显得力不从心。
总的来说，尽管现代的AI-GPU在性能上有着巨大的提升，但是对于一些简单的AI任务来说，传统的大规模计算环境仍然具有不可替代的价值。未来，我们期待能看到更多针对性更强、功能更强大的AI-GPU出现，帮助我们在各种复杂的问题上取得更大的突破。