Home Umela inteligencia Využitie kremíka: Ako interné čipy formujú budúcnosť AI

Využitie kremíka: Ako interné čipy formujú budúcnosť AI

by
mm

Umelá inteligencia, ako každý softvér, sa spolieha na dva základné komponenty: programy AI, často označované ako modely, a výpočtový hardvér alebo čipy, ktoré tieto programy poháňajú. Doteraz sa vývoj AI zameriaval na vylepšovanie modelov, zatiaľ čo hardvér bol zvyčajne považovaný za štandardný komponent poskytovaný dodávateľmi tretích strán. V poslednej dobe sa však tento prístup začal meniť. Veľké spoločnosti AI ako Google, Meta a Amazon začali vyvíjať svoje vlastné čipy AI. Interný vývoj vlastných čipov AI je predzvesťou novej éry v rozvoji AI. Tento článok preskúma dôvody tohto posunu v prístupe a upozorní na najnovší vývoj v tejto vyvíjajúcej sa oblasti.

Prečo vlastný vývoj AI čipov?

Posun smerom k internému vývoju vlastných čipov AI je poháňaný niekoľkými kritickými faktormi, medzi ktoré patria:

Zvyšujúci sa dopyt po čipoch AI

Vytváranie a používanie modelov AI si vyžaduje značné výpočtové zdroje na efektívne spracovanie veľkých objemov údajov a vytváranie presných predpovedí alebo prehľadov. Tradičné počítačové čipy nie sú schopné zvládnuť výpočtové požiadavky pri trénovaní na biliónoch dátových bodov. Toto obmedzenie viedlo k vytvoreniu špičkových čipov AI špeciálne navrhnutých tak, aby spĺňali požiadavky na vysoký výkon a efektivitu moderných aplikácií AI. S neustálym rastom výskumu a vývoja AI rastie aj dopyt po týchto špecializovaných čipoch.

Nvidia, líder vo výrobe pokročilých AI čipov a výrazne pred svojimi konkurentmi, čelí výzvam, pretože dopyt výrazne prevyšuje jej výrobné kapacity. Táto situácia viedla k poradovník pre NvidiuAI čipy sa predlžujú na niekoľko mesiacov, čo je oneskorenie, ktoré stále rastie, pretože dopyt po ich AI čipoch rastie. Trh s čipmi, ktorý zahŕňa veľkých hráčov ako Nvidia a Intel, navyše čelí výzvam pri výrobe čipov. Toto problém vyplýva z ich závislosti na taiwanskom výrobcovi TSMC pri montáži čipov. Toto spoliehanie sa na jedného výrobcu vedie k predĺženiu doby prípravy na výrobu týchto pokrokových čipov.

Urobte AI Computing energeticky efektívnym a udržateľným

Súčasná generácia čipov AI, ktoré sú určené pre ťažké výpočtové úlohy, má tendenciu spotrebuje veľa energiea vytvárajú značné teplo. To viedlo k podstatným environmentálnym dôsledkom pre školenie a používanie modelov AI. Výskumníci OpenAI poznač si to: od roku 2012 sa výpočtový výkon potrebný na trénovanie pokročilých modelov AI zdvojnásobil každé 3,4 mesiaca, čo naznačuje, že do roku 2040 by emisie zo sektora informačných a komunikačných technológií (IKT) mohli tvoriť 14 % celosvetových emisií. Ďalšia štúdia ukázal že školenie jedného veľkého rozsahu jazykový model môže vypustiť až 284 000 kg CO2, čo približne zodpovedá spotrebe energie piatich áut počas ich životnosti. Navyše je odhadnutý že spotreba energie dátových centier bude rast o 28 percent do roku 2030. Tieto zistenia zdôrazňujú potrebu nájsť rovnováhu medzi rozvojom AI a environmentálnou zodpovednosťou. V reakcii na to mnohé spoločnosti v oblasti umelej inteligencie teraz investujú do vývoja energeticky efektívnejších čipov s cieľom urobiť školenia a operácie AI udržateľnejšie a šetrnejšie k životnému prostrediu.

Prispôsobenie čipov na špeciálne úlohy

Rôzne procesy AI majú rôzne výpočtové nároky. Napríklad trénovanie modelov hlbokého učenia si vyžaduje značný výpočtový výkon a vysokú priepustnosť na spracovanie veľkých súborov údajov a rýchle vykonávanie zložitých výpočtov. Čipy určené na tréning sú optimalizované na zlepšenie týchto operácií, zlepšenie rýchlosti a efektivity. Na druhej strane proces vyvodzovania, kde model uplatňuje svoje naučené znalosti na vytváranie predpovedí, vyžaduje rýchle spracovanie s minimálnou spotrebou energie, najmä v okrajových zariadeniach, ako sú smartfóny a zariadenia internetu vecí. Čipy pre odvodenie sú navrhnuté tak, aby optimalizovali výkon na watt, čím sa zaisťuje rýchla odozva a šetrenie batérie. Toto špecifické prispôsobenie návrhov čipov pre tréningové a inferenčné úlohy umožňuje každému čipu presne prispôsobiť jeho zamýšľanú úlohu, čím sa zvyšuje výkon v rôznych zariadeniach a aplikáciách. Tento druh špecializácie nielen podporuje robustnejšie funkcie AI, ale podporuje aj väčšiu energetickú účinnosť a nákladovú efektívnosť vo všeobecnosti.

Zníženie finančnej záťaže

Finančné bremeno výpočtovej techniky pre školenie a prevádzku modelov AI zostáva značné. OpenAI napríklad využíva rozsiahly superpočítač vytvorený spoločnosťou Microsoft na školenie a odvodenie od roku 2020. Trénovanie modelu GPT-3 stálo OpenAI približne 12 miliónov dolárov a náklady sa zvýšili na 100 miliónov dolárov na výcvik GPT-4. Podľa a správa podľa SemiAnalysis potrebuje OpenAI na podporu ChatGPT približne 3 617 serverov HGX A100 s celkovým počtom 28 936 GPU, čím sa priemerná cena za dotaz dostane na približne 0,36 USD. S ohľadom na tieto vysoké náklady Sam Altman, generálny riaditeľ OpenAI, údajne hľadá významné investície na vybudovanie celosvetovej siete zariadení na výrobu AI čipov, uvádza Bloomberg. správa.

Využitie kontroly a inovácií

Čipy AI tretích strán často prichádzajú s obmedzeniami. Spoločnosti, ktoré sa spoliehajú na tieto čipy, sa môžu ocitnúť obmedzované bežne dostupnými riešeniami, ktoré nie sú úplne v súlade s ich jedinečnými modelmi alebo aplikáciami AI. Vlastný vývoj čipov umožňuje prispôsobenie na mieru konkrétnym prípadom použitia. Či už ide o autonómne autá alebo mobilné zariadenia, ovládanie hardvéru umožňuje spoločnostiam plne využiť ich algoritmy AI. Prispôsobené čipy môžu zlepšiť špecifické úlohy, znížiť latenciu a zlepšiť celkový výkon.

Najnovšie pokroky vo vývoji AI čipov

Táto časť sa ponorí do najnovších krokov spoločností Google, Meta a Amazon pri vytváraní technológie čipov AI.

Procesory Axion od spoločnosti Google

Google neustále napreduje v oblasti technológie čipov AI od predstavenia Jednotka na spracovanie tenzora (TPU) v roku 2015. Na základe tohto základu spoločnosť Google nedávno spustila aplikáciu Procesory Axion, svoje prvé vlastné CPU špeciálne navrhnuté pre dátové centrá a pracovné zaťaženie AI. Tieto procesory sú založené na architektúre Arm, známej svojou efektivitou a kompaktným dizajnom. Procesory Axion sa zameriavajú na zvýšenie efektívnosti tréningu a inferencovania AI na báze CPU pri zachovaní energetickej účinnosti. Tento pokrok tiež znamená výrazné zlepšenie výkonu pre rôzne univerzálne pracovné zaťaženia vrátane webových a aplikačných serverov, kontajnerových mikroslužieb, databáz s otvoreným zdrojom, vyrovnávacích pamätí v pamäti, nástrojov na analýzu údajov, spracovania médií a ďalších.

Meta je MTIA

Meta sa posúva vpred v technológii čipov AI so svojimi Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Tento nástroj je navrhnutý tak, aby zvýšil efektivitu tréningových a inferenčných procesov, najmä pre algoritmy hodnotenia a odporúčaní. Nedávno Meta načrtla, ako je MTIA kľúčovou súčasťou jej stratégie na posilnenie infraštruktúry AI nad rámec GPU. Spoločnosť Meta, ktorá bola pôvodne nastavená na spustenie v roku 2025, už uviedla do výroby obe verzie MTIA, čo ukazuje rýchlejšie tempo vo svojich plánoch vývoja čipov. Zatiaľ čo sa MTIA v súčasnosti zameriava na trénovanie určitých typov algoritmov, cieľom Meta je rozšíriť jeho použitie tak, aby zahŕňalo školenie pre generatívnu AI, ako je napr. Jazykové modely lám.

Amazon’s Trainium a Inferentia

Od zavedenia svojho zvyku Nitro čip v roku 2013 Amazon výrazne rozšíril vývoj AI čipov. Spoločnosť nedávno predstavila dva inovatívne čipy AI, Trainium a Záver. Trainium je špeciálne navrhnuté tak, aby zlepšilo tréning modelu AI a je pripravené na začlenenie EC2 UltraClusters. Tieto klastre, ktoré sú schopné hostiť až 100 000 čipov, sú optimalizované na trénovanie základných modelov a veľkých jazykových modelov energeticky efektívnym spôsobom. Na druhej strane je Inferentia prispôsobená pre úlohy odvodenia, kde sa aktívne používajú modely AI, so zameraním na zníženie latencie a nákladov počas inferencie, aby lepšie vyhovovali potrebám miliónov používateľov interagujúcich so službami založenými na AI.

Spodný riadok

Posun smerom k internému vývoju vlastných čipov AI veľkými spoločnosťami, ako sú Google, Microsoft a Amazon, odráža strategický posun pri riešení rastúcich výpočtových potrieb technológií AI. Tento trend zdôrazňuje potrebu riešení, ktoré sú špeciálne prispôsobené na efektívnu podporu modelov AI, ktoré spĺňajú jedinečné požiadavky týchto pokročilých systémov. Keďže dopyt po čipoch AI neustále rastie, lídri v odvetví, ako je Nvidia, pravdepodobne zaznamenajú výrazný nárast trhového ocenenia, čo podčiarkuje zásadnú úlohu, ktorú vlastné čipy zohrávajú pri napredovaní inovácií AI. Vytvorením vlastných čipov títo tech giganti nielen zvyšujú výkon a efektivitu svojich systémov AI, ale podporujú aj udržateľnejšiu a nákladovo efektívnejšiu budúcnosť. Tento vývoj stanovuje nové štandardy v tomto odvetví, poháňa technologický pokrok a konkurenčnú výhodu na rýchlo sa meniacom globálnom trhu.

Source Link

Related Posts

Leave a Comment