人工智能软件建模代表了从传统编程的重大转变，它使系统能够从数据中学习，而不是依赖于固定的指令。人工智能系统的复杂性不在于编写的代码量，而在于模型本身的架构和规模。GPU已成为人工智能处理的关键，但它们在处理大型语言模型的推理时面临着效率挑战。

本文将深入探讨批处理大小、令牌速率以及大型语言模型处理中的硬件挑战，并分析如何克服这些挑战。

在接下来的内容中，我们将详细讨论传统软件编程与人工智能建模之间的差异，以及这些差异对处理硬件的影响。我们还将探讨AI加速器的关键和独特属性，包括批处理大小和令牌吞吐量，以及它们对加速器效率的影响。