Понимание влияния вычислительной мощности на инновации в области ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) и вычислительная мощность тесно взаимосвязаны. Вычислительная мощность необходима для приложений ИИ, так как она помогает компьютерным системам обрабатывать и выполнять задачи. Эти приложения требуют значительных вычислительных ресурсов для управления сложными алгоритмами и большими наборами данных, и именно здесь на помощь приходят GPU. Графические процессоры (GPU) изначально предназначались для ускорения обработки изображений и видео, но стали незаменимыми для выполнения интенсивных задач по обработке данных и глубокому обучению, которые требует ИИ.

За последние несколько лет мы стали свидетелями экспоненциального роста достижений в области ИИ. Естественно, оборудование для ИИ должно развиваться, чтобы соответствовать этому росту и идти с ним в ногу. Исследование показало, что производительность GPU выросла примерно в 7 000 раз с 2003 года.

Более мощное, быстрое и эффективное оборудование позволяет исследователям и инженерам разрабатывать все более сложные модели ИИ. Давай разберемся, как вычислительная инфраструктура для ИИ развивается, чтобы удовлетворять растущие потребности искусственного интеллекта.

Link to this sectionОборудование для ИИ: растущая тема обсуждения#

Роль GPU в развитии ИИ неоспорима. Эти мощные процессоры ускоряют сложные вычисления, необходимые для обучения и развертывания моделей ИИ. По сути, они являются основой современных технологий ИИ. Но внимание привлекают не только GPU.

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. Ведется много исследований и работы по улучшению будущего вычислений в области ИИ. Многие компании инвестируют в вычислительную мощность для ИИ, что является одной из причин, почему мировой рынок оборудования для ИИ оценивался в $53,71 млрд в 2023 году и, как ожидается, вырастет примерно до $473,53 млрд к 2033 году.

Почему достижения в области оборудования для ИИ стали темой для разговоров в последнее время? Переход к специализированному оборудованию для ИИ отражает растущие требования приложений ИИ в различных секторах. Чтобы успешно создавать решения на базе ИИ, важно опережать события, будучи в курсе изменений, происходящих в оборудовании.

Link to this sectionКлючевые игроки на рынке оборудования для ИИ#

Ведущие производители оборудования соревнуются в разработке оборудования следующего поколения, повышая производительность и эффективность за счет внутренних разработок, стратегических партнерств и поглощений.

Рис. 1. Лидеры в области оборудования для ИИ.

Apple перешла от использования внешних GPU к разработке собственных чипов M-серии 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 чипы для ИИ, созданные для более быстрой работы и меньшего энергопотребления по сравнению с GPU, что делает их отличным выбором для обучения и развертывания решений ИИ в более широком масштабе.

Аналогично, AMD вышла на арену AI-оборудования со своей серией ускорителей Radeon Instinct, ориентированных на центры обработки данных и высокопроизводительные вычисления. Кроме того, NVIDIA продолжает фокусироваться на разработке GPU, оптимизированных для AI-нагрузок, таких как Tensor Core GPU A100 и H100. Их недавнее приобретение Arm Holdings нацелено на усиление контроля над архитектурами чипов, которые питают многие мобильные устройства.

Помимо этих признанных игроков, многие стартапы и исследовательские институты осваивают новые архитектуры чипов для ИИ. Например, Graphcore специализируется на разреженных вычислениях с помощью своего Intelligence Processing Unit (IPU). Cerebras Systems предлагает Wafer Scale Engine — массивный чип, предназначенный для рабочих нагрузок ИИ экстремального масштаба.

Link to this sectionПоследние достижения в оборудовании для ИИ#

Давай взглянем на новейшее оборудование для ИИ, которое появилось на рынке.

9 апреля 2024 года Intel представила свой новейший чип для ИИ, Gaudi 3, который превосходит по производительности GPU H100 от NVIDIA:

• Более чем в два раза выше энергоэффективность и в 1,5 раза быстрее обработка моделей ИИ.
• Доступен в гибких конфигурациях, таких как установка на материнскую плату или в виде отдельной карты.
• Успешно протестирован на различных моделях ИИ, таких как Llama от Meta и Falcon из Абу-Даби, доказав свою эффективность для обучения и развертывания различных моделей ИИ, включая Stable Diffusion и Whisper от OpenAI для распознавания речи.

Рис. 2. Intel Gaudi 3.

До выхода Gaudi 3, 18 марта 2024 года, NVIDIA представила свою новейшую платформу для ИИ — Blackwell. Эта платформа разработана для стимулирования прорывов в различных областях и обладает следующими характеристиками:

• NVIDIA утверждает, что Blackwell — это «самый мощный чип в мире».
• Он оснащен двухкристальным GPU с 208 миллиардами транзисторов и межчиповым соединением со скоростью 10 ТБ/с, устанавливая новые стандарты мощности и эффективности для генеративного ИИ уровня дата-центров.
• Ведущие провайдеры облачных услуг, такие как Google Cloud, Amazon Web Services и Microsoft Azure, объявили о своих планах использовать Blackwell для ускорения прогресса в области генеративного ИИ, глубокого обучения и облачных вычислительных услуг.

Рис. 3. NVIDIA Blackwell.

Link to this sectionПоявление пользовательских чипов для ИИ#

Тем временем несколько технологических гигантов разрабатывают собственные специализированные чипы для ИИ, чтобы обеспечивать работу своих сервисов.

10 апреля 2024 года Meta анонсировала последнюю версию своего ускорителя Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Этот чип второго поколения, уже работающий в центрах обработки данных Meta, демонстрирует лучшую производительность с точки зрения вычислений и пропускной способности памяти. Эти обновления поддерживают работу приложений ИИ от Meta, таких как движки ранжирования и рекомендаций, на таких платформах, как Facebook и Instagram.

Рис. 4. Последняя версия MTIA от Meta.

Аналогично, другие крупные игроки, такие как Google, Amazon и Microsoft, также представили в этом году свои собственные кремниевые чипы. Это стратегический шаг для оптимизации структуры затрат и снижения зависимости от сторонних поставщиков, таких как NVIDIA.

Link to this sectionГде используется оборудование для ИИ?#

Оборудование для ИИ поддерживает различные решения ИИ во многих отраслях. В здравоохранении оно обеспечивает работу систем медицинской визуализации, таких как МРТ и КТ, эффективно обрабатывая сложные задачи и большие объемы данных для быстрой и точной диагностики.

Финансовые институты используют алгоритмы ИИ для анализа данных с целью обнаружения мошенничества и оптимизации инвестиций. Сложный характер анализа финансовых данных требует передовых аппаратных возможностей для эффективной обработки колоссальных вычислительных нагрузок.

В автомобильной промышленности это помогает обрабатывать данные с датчиков в реальном времени в автономных транспортных средствах. Такие задачи, как обнаружение объектов и предотвращение столкновений, должны поддерживаться передовым оборудованием с мощными вычислительными возможностями для быстрого принятия решений и обеспечения безопасности пассажиров.

Рис. 5. Мозговой центр автономного автомобиля.

Ритейлеры используют движки рекомендаций на базе ИИ для персонализации покупок и увеличения продаж, анализируя огромные объемы данных о клиентах во всех отделах, чтобы предсказывать предпочтения и предлагать соответствующие продукты. Потребность анализировать разнообразные наборы данных и создавать персонализированные рекомендации требует передового оборудования для мгновенных ответов и повышения вовлеченности пользователей.

Еще один пример, связанный с розничными магазинами, — это использование компьютерного зрения для мониторинга и анализа поведения покупателей. Ритейлеры могут понимать, как покупатели взаимодействуют с окружающей средой, выявлять популярные товары и отслеживать закономерности посещаемости. На основе этих данных они могут оптимизировать планировку магазина и размещение продуктов для увеличения продаж. Вычислительная мощность важна для обработки больших объемов видеоданных в реальном времени. Точное отслеживание перемещений и взаимодействий зависит от надежного оборудования. Без него скорость и точность обработки данных снижаются, что уменьшает эффективность анализа поведения покупателей.

Это лишь верхушка айсберга. От производства до сельского хозяйства, оборудование для ИИ можно найти везде.

Link to this sectionМасштабирование ИИ с помощью вычислительной мощности#

Оборудование для ИИ часто создается для выполнения масштабных задач. Может быть трудно осознать масштаб развертывания ИИ в отраслях по всему миру, но ясно одно: масштабируемый ИИ зависит от наличия правильного оборудования.

Возьмем, к примеру, сотрудничество BMW и NVIDIA. Поскольку BMW ежегодно производит 2,5 миллиона автомобилей, масштаб их операций огромен. BMW использует ИИ для оптимизации различных аспектов своего производственного процесса, от контроля качества и профилактического обслуживания до логистики и управления цепочками поставок.

Чтобы удовлетворить такие требования, BMW полагается на передовые аппаратные решения для ИИ, такие как Quadro RTX 8000 от NVIDIA и серверы на базе RTX. Эти технологии делают развертывание ИИ проще и масштабируемее.

Link to this sectionВычислительная мощность влияет на различные части твоего ИИ-решения#

Помимо обеспечения приложений ИИ вычислительной мощностью, выбранное тобой оборудование для ИИ влияет на решение с точки зрения производительности модели, потребностей в конвертации модели, гибкости развертывания и общей точности. После того как модели ИИ обучены и протестированы, они часто преобразуются в формат, который будет работать на выбранных платформах развертывания.

Однако конвертация модели может привести к потере точности, и это необходимо учитывать заранее. Инструменты интеграции, такие как ONNX (Open Neural Network Exchange), могут обеспечить стандартизированный формат для развертывания моделей ИИ на разнообразных аппаратных платформах. Это также является причиной, по которой популярные модели, такие как YOLOv8, дают пользователям возможность экспортировать свои модели, обученные на собственных данных, во многих различных форматах для различных вариантов развертывания.

Link to this sectionЭнергоэффективность — неотъемлемая часть будущего вычислений ИИ#

Влияние передовой вычислительной мощности ИИ не ограничивается только ИИ; оно также затрагивает энергетический сектор.

Рис. 6. Движение к устойчивому оборудованию для ИИ.

Например, LLaMA-3 от Meta, передовая большая языковая модель (LLM), была обучена с использованием двух специально созданных кластеров центров обработки данных, оснащенных 24 576 GPU NVIDIA H100 каждый. Благодаря такой надежной аппаратной настройке Meta смогла увеличить скорость обработки и достичь значительного снижения энергопотребления на 40%. Таким образом, достижения в области оборудования для ИИ также способствуют повышению энергоэффективности операций.

Более того, связь между ИИ и энергетикой привлекает все больше внимания, и в это вовлекаются такие люди, как Сэм Альтман. Альтман, известный как генеральный директор OpenAI, недавно сделал ядерную энергетическую компанию Oklo публичной. Oklo с ее инновационной технологией ядерного деления стремится преобразовать производство энергии, потенциально обеспечивая питание центров обработки данных, необходимых для работы ИИ. За последние несколько лет и Билл Гейтс, соучредитель Microsoft, и Джефф Безос, основатель Amazon, также инвестировали в атомные станции.

Link to this sectionЗа пределами цепей#

Заглядывая вперед, будущее оборудования для ИИ готовит огромные скачки, особенно с развитием квантовых вычислений. Эксперты прогнозируют, что к 2030 году рынок квантовых вычислений может составить почти 65 миллиардов долларов. По мере того как модели ИИ становятся все сложнее, специализированное оборудование становится критически важным для раскрытия их полного потенциала. От чипов, созданных специально для ИИ, до исследований в области квантовых вычислений — инновации в оборудовании стимулируют развитие более сложных и эффективных решений на базе ИИ.

Не стесняйся заглянуть в наш репозиторий GitHub и присоединиться к нашему сообществу, чтобы узнать больше об ИИ. Изучай наши последние записи в блоге, чтобы увидеть, как ИИ применяется в различных областях, таких как гонки Формулы-1 и робототехника.