По мере развития технологий ИИ растет потребность в новых и улучшенных вычислительных мощностях для ИИ. Узнай, как вычислительные мощности помогают продвигать движение ИИ вперед.
Искусственный интеллект (ИИ) и вычислительная мощность имеют очень тесную взаимосвязь. Вычислительная мощность необходима для приложений ИИ, потому что она помогает компьютерным системам обрабатывать и выполнять задачи. Этим приложениям требуются значительные вычислительные ресурсы для управления сложными алгоритмами и большими массивами данных, и именно здесь в дело вступают графические процессоры. GPU, или блоки обработки графики, изначально были разработаны для ускорения обработки изображений и видео, но стали необходимы для управления интенсивной обработкой данных и задачами глубокого обучения, которые требует ИИ.
За последние несколько лет мы стали свидетелями того, как достижения в области ИИ растут в геометрической прогрессии. Естественно, аппаратные достижения ИИ должны соответствовать этому росту и идти в ногу со временем. Исследование показало, что с 2003 года производительность GPU выросла примерно в 7000 раз.
Более мощное, быстрое и эффективное оборудование позволяет исследователям и инженерам разрабатывать все более сложные модели ИИ. Давай разберемся, как развивается вычислительная инфраструктура для ИИ, чтобы соответствовать растущим требованиям искусственного интеллекта.
Роль графических процессоров в разработке ИИ неоспорима. Эти мощные процессоры ускоряют сложные вычисления, необходимые для обучения и развертывания моделей ИИ. По сути, они служат основой современных технологий ИИ. Но не только GPU привлекают внимание.
Мы начинаем видеть чипы, созданные специально для ИИ, которые конкурируют с ними. Эти чипы создаются с нуля, чтобы помочь ИИ выполнять свою работу еще лучше и быстрее. Сейчас проводится много исследований и работ, направленных на улучшение будущего вычислений ИИ. Многие компании инвестируют в вычислительные мощности ИИ, и это одна из причин, по которой мировой рынок аппаратного обеспечения для ИИ оценивался в $53,71 млрд в 2023 году и, как ожидается, вырастет примерно до $473,53 млрд к 2033 году.
Почему аппаратные достижения ИИ стали темой для разговоров в последнее время? Переход к специализированному аппаратному обеспечению ИИ отражает растущие требования к приложениям ИИ в различных отраслях. Чтобы успешно создавать ИИ-решения, важно быть в курсе изменений, происходящих с аппаратным обеспечением.
Ведущие производители оборудования наперегонки разрабатывают аппараты нового поколения, повышая производительность и эффективность за счет внутренних разработок, стратегических партнерств и приобретений.
.avif)
Apple перешла от использования внешних GPU к разработке собственных чипов серии M с нейронными движками для ускорения ИИ, укрепляя свою жестко контролируемую экосистему. Тем временем Google продолжает активно инвестировать в свою инфраструктуру Tensor Processing Unit (TPU). TPU - это ИИ-чипы, созданные для более быстрой работы и потребления меньшего количества энергии, чем GPU, что делает их отличными для обучения и развертывания ИИ-решений в больших масштабах.
Аналогичным образом AMD вышла на аппаратную арену ИИ со своей серией ускорителей Radeon Instinct, ориентированной на центры обработки данных и высокопроизводительные вычислительные приложения. Кроме того, Nvidia продолжает фокусироваться на разработке графических процессоров, оптимизированных для рабочих нагрузок ИИ, таких как A100 и H100 Tensor Core GPU. Недавнее приобретение Arm Holdings призвано усилить их контроль над архитектурой чипов, на которых построены многие мобильные устройства.
Помимо этих признанных игроков, многие стартапы и исследовательские институты осваивают новые архитектуры чипов ИИ. Например, компания Graphcore специализируется на разреженных вычислениях с помощью своего интеллектуального процессора (IPU). Cerebras Systems предлагает Wafer Scale Engine - массивный чип, предназначенный для экстремальных рабочих нагрузок ИИ.
Давай посмотрим на новейшие аппараты с искусственным интеллектом, которые уже вышли в свет.
9 апреля 2024 года Intel представила свой новейший ИИ-чип Gaudi 3, который может похвастаться более высокой производительностью, чем Nvidia'H100 GPU:
.avif)
Перед выходом Gaudi 3, 18 марта 2024 года, NVIDIA представила свою новейшую платформу искусственного интеллекта - Blackwell. Эта платформа предназначена для совершения прорывов в различных областях и обладает следующими возможностями:
.avif)
Тем временем несколько технологических гигантов разрабатывают собственные пользовательские ИИ-чипы для питания своих сервисов.
10 апреля 2024 года компания Meta анонсировала последнюю версию своего ускорителя Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Этот чип второго поколения, уже работающий в дата-центрах Meta, показывает лучшие результаты в плане пропускной способности вычислений и памяти. Эти обновления способствуют повышению производительности ИИ-приложений Meta, таких как системы ранжирования и рекомендации, на таких платформах, как Facebook и Instagram.
Аналогично, другие крупные игроки, такие как Google, Amazon и Microsoft , также представили свои собственные кремниевые чипы в этом году. Это стратегический шаг, направленный на оптимизацию структуры затрат и снижение зависимости от сторонних поставщиков, таких как Nvidia.
Аппаратное обеспечение ИИ поддерживает различные ИИ-решения в самых разных отраслях. В здравоохранении оно обеспечивает работу систем медицинской визуализации, таких как МРТ и КТ, справляясь со сложными задачами и эффективно обрабатывая большие объемы данных для быстрой и точной диагностики.
Финансовые организации используют алгоритмы ИИ для анализа данных с целью выявления мошенничества и оптимизации инвестиций. Сложная природа анализа финансовых данных требует передовых аппаратных возможностей, чтобы эффективно справляться с огромной вычислительной нагрузкой.
В автомобильной промышленности она помогает обрабатывать данные датчиков в реальном времени в автономных транспортных средствах. Такие задачи, как обнаружение объектов и предотвращение столкновений, должны быть подкреплены передовым оборудованием с мощными вычислительными возможностями для быстрого принятия решений и обеспечения безопасности пассажиров.
Ритейлеры используют рекомендательные системы на основе ИИ для персонализации покупок и повышения продаж, анализируя огромные данные о клиентах из разных отделов, чтобы предсказать предпочтения и предложить соответствующие товары. Необходимость анализировать разнообразные массивы данных и генерировать персонализированные рекомендации требует использования передового оборудования для реагирования в режиме реального времени и повышения вовлеченности пользователей.
Еще один пример, связанный с розничными магазинами, - использование компьютерного зрения для наблюдения и анализа поведения покупателей. Ритейлеры могут понять, как покупатели взаимодействуют с окружающей средой, определить популярные товары и выявить особенности пешеходного движения. Основываясь на этих данных, они могут оптимизировать планировку магазина и размещение товаров, чтобы повысить продажи. Вычислительная мощность важна для обработки больших объемов видеоданных в реальном времени. Точное отслеживание движений и взаимодействий зависит от надежного оборудования. Без него скорость и точность обработки данных ставятся под угрозу, что снижает эффективность анализа поведения покупателей.
Это лишь верхушка айсберга. От производства до сельского хозяйства- аппаратные средства ИИ можно увидеть повсюду.
Аппаратное обеспечение ИИ часто создается для решения больших задач. Бывает непросто осознать масштабы внедрения ИИ в отраслях по всему миру, но очевидно, что масштабируемость ИИ зависит от наличия правильного оборудования.
Возьми, например, сотрудничество между BMW и NVIDIA. Поскольку BMW ежегодно производит 2,5 миллиона автомобилей, масштабы его деятельности огромны. BMW использует ИИ для оптимизации различных аспектов производственного процесса, от контроля качества и предиктивного обслуживания до логистики и управления цепочками поставок.
Чтобы соответствовать таким требованиям, BMW полагается на передовые аппаратные решения для ИИ, такие как NVIDIA'Quadro RTX 8000 и серверы на базе RTX. Эти технологии упрощают внедрение ИИ и делают его более масштабируемым.
Помимо обеспечения приложений ИИ вычислительной мощностью, выбранное тобой ИИ-оборудование влияет на твое решение с точки зрения производительности модели, необходимости преобразования модели, гибкости развертывания и общей точности. После того как модели ИИ обучены и протестированы, их часто конвертируют в формат, который будет работать на выбранных платформах развертывания.
Но преобразование моделей может привести к потере точности, и об этом нужно подумать заранее. Такие инструменты интеграции, как ONNX (Open Neural Network Exchange), могут обеспечить стандартизированный формат для развертывания моделей ИИ на различных аппаратных платформах. Это также является причиной того, что такие популярные модели, как YOLOv8 , дают пользователям возможность экспортировать свои натренированные модели во множество различных форматов, чтобы удовлетворить многочисленные варианты развертывания.
Влияние передовых вычислительных мощностей ИИ не ограничивается искусственным интеллектом; оно затрагивает и энергетический сектор.
Например, LLaMA-3, продвинутая модель большого языка (LLM), была обучена с помощью двух специально созданных кластеров центра обработки данных, оснащенных 24 576 графическими процессорами Nvidia H100 каждый. Благодаря такой надежной аппаратной установке Мета смогла увеличить скорость обработки и добиться значительного снижения энергопотребления на 40%. Таким образом, прогресс в аппаратном обеспечении ИИ также способствует более энергоэффективным операциям.
Более того, связь между ИИ и энергетикой привлекает все больше внимания благодаря таким людям, как Sam Альтман. Альтман, известный как генеральный директор OpenAI, недавно сделал общедоступной компанию по производству ядерной энергии Oklo. Oklo с ее инновационной технологией ядерного деления стремится изменить производство энергии, потенциально обеспечивая энергией дата-центры, необходимые для работы ИИ. За последние несколько лет и Билл Гейтс, сооснователь Microsoft, и Джефф Безос, основатель Amazon, также сделали инвестиции в атомные станции.
Заглядывая в будущее, можно сказать, что будущее аппаратного обеспечения ИИ ждет огромный скачок, особенно с развитием квантовых вычислений. Эксперты предсказывают, что к 2030 году рынок квантовых вычислений может стоить почти 65 миллиардов долларов. По мере того как модели ИИ становятся все сложнее, специализированное оборудование приобретает решающее значение для раскрытия их полного потенциала. От специализированных чипов для ИИ до исследований в области квантовых вычислений - аппаратные инновации стимулируют разработку более сложных и эффективных ИИ-решений.
Не стесняйся заглянуть в наш репозиторий на GitHub и пообщаться с нашим сообществом, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Изучи наши последние записи в блоге, чтобы узнать, как ИИ применяется в различных областях, например в гонках Формулы-1 и робототехнике.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
