**Pencerahan untuk Model AI Pembangkitan Video Menggunakan Cip Komersial Menandakan Peristiwa Penting untuk China dan Mengubah Landskap Perkakasan AI Global** **Masa Bacaan: 2 minit** **Mengapa Anda Boleh Percaya kepada SCMP** *Zhang Tongin, Beijing* **Diterbitkan: 7:00 PM, 12 Mac 2025** Dalam usaha yang bercita-cita tinggi untuk mencabar kepimpinan gergasi AS Nvidia dalam perkakasan AI, penyelidik China telah berjaya melatih model pembangkitan video yang canggih menggunakan cip industri yang sudah siap sedia, menunjukkan kelajuan dan kecekapan yang lebih baik berbanding GPU kelas atas. Sistem yang dinamakan FlightVGM ini mencapai peningkatan prestasi yang luar biasa sebanyak 30 peratus dan menunjukkan kecekapan tenaga yang 4. 5 kali lebih besar daripada GPU RTX 3090 Nvidia yang terkemuka, sambil beroperasi di atas cip V80 FPGA dari Advanced Micro Devices (AMD), satu lagi syarikat semikonduktor utama dari AS. Inovasi bersejarah ini meraih Anugerah Kertas Terbaik di persidangan FPGA 2025, yang berakhir pada 1 Mac. Ini menandakan pencapaian bersejarah pertama bagi pasukan dari tanah besar China, menunjukkan perubahan penting dalam usaha global untuk mengoptimumkan perkakasan AI. FlightVGM dibangunkan melalui kerjasama saintis dari Universiti Jiao Tong Shanghai, Universiti Tsinghua, dan pemula Infinigence-AI yang berpangkalan di Beijing. Model ini berpotensi untuk mengubah cara industri melaksanakan sistem AI yang kos efektif dan cekap tenaga dalam pelbagai aplikasi, termasuk robotik dan kenderaan autonomi. Rangkaian gerbang yang boleh diprogramkan (FPGAs) adalah peranti semikonduktor yang boleh diprogram yang membolehkan pengubahsuaian kepada litar dan fungsinya selepas pengeluaran. Sebaliknya, cip tradisional seperti CPU (unit pemprosesan pusat), GPU (unit pemprosesan grafik), dan ASIC (pekatan litar khusus aplikasi) mempunyai fungsi tetap setelah dihasilkan. Dalam bidang pembangkitan video dan pengkomputeran am, kedua-dua FPGA dan GPU Nvidia menawarkan kelebihan unik.

FPGA menyediakan seni bina yang boleh disesuaikan untuk kegunaan tertentu, yang membawa kepada kecekapan tenaga yang lebih besar dan pengurangan latensi. Sebaliknya, GPU Nvidia terkenal dengan kuasa pemprosesan selari yang besar, menjadikannya pandai menguruskan set data besar dan melaksanakan tugas pengkomputeran yang kompleks. Dengan berdasarkan penyelidikan terdahulu, pasukan China membangunkan FlightVGM sebagai model AI pembangkitan video pertama yang dilatih pada FPGA. Melalui inovasi dalam seni bina data dan teknik penjadualan, FlightVGM mencapai prestasi pengiraan yang melebihi daripada GPU.