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, аппаратное обеспечение для ИИ должно успевать за этим ростом и соответствовать ему. Исследование показало, что производительность GPU выросла примерно в 7000 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.

Оборудование 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 составляют им конкуренцию. Эти чипы создаются с нуля, чтобы помочь ИИ выполнять свою работу еще лучше и быстрее. Проводится множество исследований и работ по улучшению будущего вычислений для ИИ. Многие компании инвестируют в вычислительную мощность ИИ, и это одна из причин, почему 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 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.

Ключевые 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 аппаратного обеспечения 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.

Аналогичным образом AMD вышла на арену аппаратного обеспечения для ИИ со своей линейкой ускорителей Radeon Instinct, ориентированных на центры обработки данных и приложения для высокопроизводительных вычислений. Кроме того, NVIDIA продолжает сосредоточиваться на разработке GPU, оптимизированных для рабочих нагрузок ИИ, таких как Tensor Core GPU A100 и H100. Их недавнее приобретение Arm Holdings направлено на усиление контроля над архитектурами чипов, которые питают множество мобильных устройств.

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.

Последние 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. Gaudi 3 от Intel.

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. Blackwell от NVIDIA.

Появление 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. Новейшая 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.

Где используется оборудование для ИИ?#

Аппаратное обеспечение для ИИ поддерживает различные решения на базе ИИ во многих отраслях. В здравоохранении оно обеспечивает работу систем медицинской визуализации, таких как МРТ и КТ, эффективно справляясь со сложными задачами и обрабатывая большие объемы данных для быстрого и точного диагноза.

Финансовые учреждения используют алгоритмы ИИ для анализа данных в целях обнаружения мошенничества и оптимизации инвестиций. Сложная природа анализа финансовых данных требует передовых аппаратных возможностей для эффективной обработки огромной вычислительной нагрузки.

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

Рис. 5. Мозг автономного транспортного средства.

Ритейлеры используют рекомендательные системы на базе ИИ для персонализации покупок и увеличения продаж путем анализа огромных данных о клиентах по отделам для прогнозирования предпочтений и предложения релевантных продуктов. Необходимость анализировать разнообразные наборы данных и генерировать персонализированные рекомендации требует передового аппаратного обеспечения для ответов в реальном времени 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 аппаратное обеспечение для ИИ можно встретить повсюду.

Масштабирование 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.

В качестве примера можно привести сотрудничество между BMW и NVIDIA. С учетом того, что BMW производит 2,5 миллиона автомобилей ежегодно, масштаб ее операций огромен. BMW использует ИИ для оптимизации различных аспектов своего производственного процесса, от контроля качества и предсказательного 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.

Вычислительная 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.

Но конвертация моделей может привести к потере точности, и это необходимо учитывать заранее. Инструменты интеграции, такие как ONNX (Open Neural Network Exchange), могут предоставить стандартизированный формат для развертывания моделей ИИ на самых разных аппаратных платформах. Это также является причиной того, что популярные модели, такие как YOLOv8, дают пользователям возможность экспортировать свои специально обученные модели в самых разных форматах для удовлетворения различных вариантов развертывания.

Энергоэффективность — неотъемлемая часть будущего вычислений ИИ#

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

Рис. 6. Движение к экологичному аппаратному обеспечению для ИИ.

Например, Meta's LLaMA-3, передовая большая языковая модель (LLM), была обучена с использованием двух специально созданных кластеров центров обработки данных, оснащенных каждый 24 576 GPU NVIDIA H100. Благодаря этой надежной аппаратной настройке Meta смогла увеличить скорость обработки и добиться значительного сокращения энергопотребления на 40%. Таким образом, достижения в области аппаратного обеспечения для ИИ также способствуют более энергоэффективной работе.

Более того, связь между ИИ и энергетикой привлекает все больше внимания благодаря вовлечению таких людей, как Sam Altman. Альтман, известный как генеральный директор OpenAI, недавно сделал компанию по ядерной энергетике Oklo публичной. Oklo со своей инновационной технологией ядерного деления стремится преобразить производство энергии, потенциально обеспечивая питанием центры обработки данных, необходимые для операций ИИ. За последние несколько лет как Билл Гейтс, соучредитель Microsoft, так и Джефф Безос, основатель Amazon, также сделали инвестиции в атомные электростанции.

За 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 на GitHub и пообщаться с нашим сообществом, чтобы узнать больше об ИИ. Изучай наши последние публикации в блоге, чтобы увидеть, как ИИ применяется в различных областях, таких как гонки Формулы-1 и робототехника.