По мере развития технологий искусственного интеллекта растет потребность в новых и улучшенных вычислительных мощностях для ИИ. Узнайте, как вычислительная мощность помогает продвигать движение ИИ вперед.
Искусственный интеллект (ИИ) и вычислительная мощность тесно связаны. Вычислительная мощность необходима для приложений ИИ, поскольку она помогает компьютерным системам обрабатывать и выполнять задачи. Эти приложения требуют значительных вычислительных ресурсов для управления сложными алгоритмами и большими наборами данных, и здесь в игру вступают графические процессоры. Графические процессоры (GPU), или Graphics Processing Units, изначально были разработаны для ускорения обработки изображений и видео, но стали необходимы для управления интенсивной обработкой данных и задачами глубокого обучения, которые требуются ИИ.
За последние несколько лет мы стали свидетелями экспоненциального роста достижений в области ИИ. Естественно, аппаратные достижения в области ИИ должны соответствовать этому росту и не отставать от него. Исследование показало, что производительность графических процессоров увеличилась примерно в 7000 раз с 2003 года.
Более мощное, быстрое и эффективное оборудование позволяет исследователям и инженерам разрабатывать все более сложные модели ИИ. Давайте разберемся, как развивается вычислительная инфраструктура для ИИ, чтобы удовлетворить растущие потребности 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 современной технологии ИИ. Но внимание привлекают не только графические процессоры.
Мы начинаем видеть чипы, созданные специально для ИИ, которые конкурируют с ними. Эти чипы созданы с нуля, чтобы помочь ИИ выполнять свою работу еще лучше и быстрее. Проводится много исследований и работы для улучшения будущего вычислений ИИ. Многие компании инвестируют в вычислительную мощность ИИ, что является одной из причин, по которой мировой рынок аппаратного обеспечения ИИ был оценен в 53,71 миллиарда долларов в 2023 году и, как ожидается, вырастет примерно до 473,53 миллиарда долларов к 2033 году.
Почему в последнее время так много говорят о достижениях в области аппаратного обеспечения для ИИ? Переход к специализированному аппаратному обеспечению для ИИ отражает растущие требования приложений ИИ в различных секторах. Чтобы успешно создавать решения на основе ИИ, важно быть в курсе изменений, происходящих в аппаратном обеспечении.
Ведущие производители аппаратного обеспечения стремятся разработать оборудование следующего поколения, повышая производительность и эффективность за счет внутренних разработок, стратегического партнерства и приобретений.
.webp)
Apple перешла от использования внешних графических процессоров к разработке собственных чипов серии M с нейронными движками для ускорения ИИ, укрепляя свою жестко контролируемую экосистему. Google продолжает активно инвестировать в свою инфраструктуру Tensor Processing Unit (TPU). TPU — это чипы ИИ, созданные для более быстрой работы и меньшего энергопотребления, чем графические процессоры, что делает их отличными для обучения и развертывания решений ИИ в большем масштабе.
Аналогично, AMD вышла на арену аппаратного обеспечения для ИИ со своей серией ускорителей Radeon Instinct, ориентированной на центры обработки данных и высокопроизводительные вычислительные приложения. Nvidia продолжает уделять особое внимание разработке графических процессоров, оптимизированных для рабочих нагрузок ИИ, таких как графические процессоры A100 и H100 Tensor Core. Их недавнее приобретение Arm Holdings направлено на усиление контроля над архитектурами чипов, которые используются во многих мобильных устройствах.
Помимо этих признанных игроков, многие стартапы и исследовательские институты занимаются разработкой новых архитектур чипов для ИИ. Например, Graphcore специализируется на разреженных вычислениях со своим Intelligence Processing Unit (IPU). Cerebras Systems предлагает Wafer Scale Engine, массивный чип, предназначенный для рабочих нагрузок ИИ экстремального масштаба.
Давайте рассмотрим новейшее аппаратное обеспечение для ИИ.
9 апреля 2024 года Intel представила свой новейший чип для ИИ, Gaudi 3, который может похвастаться превосходной производительностью по сравнению с графическим процессором H100 от Nvidia:
.webp)
До Gaudi 3, 18 марта 2024 года, NVIDIA представила свою новейшую платформу ИИ Blackwell. Эта платформа предназначена для обеспечения прорывов в различных областях и обладает следующими функциями:
.webp)
Между тем, несколько технологических гигантов разрабатывают свои собственные специализированные чипы ИИ для поддержки своих сервисов.
10 апреля 2024 года Meta объявила о последней версии своего Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Этот чип второго поколения, уже работающий в центрах обработки данных Meta, демонстрирует более высокую производительность с точки зрения вычислительной мощности и пропускной способности памяти. Эти обновления поддерживают производительность приложений ИИ 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 специализированные кремниевые чипы в этом году. Это стратегический шаг, направленный на оптимизацию структуры затрат и снижение зависимости от сторонних поставщиков, таких как Nvidia.
Аппаратное обеспечение для ИИ поддерживает различные решения в разных 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 учреждения используют алгоритмы ИИ для анализа данных с целью обнаружения мошенничества и оптимизации инвестиций. Сложный характер анализа финансовых данных требует расширенных аппаратных возможностей для эффективной обработки огромной вычислительной нагрузки.
В автомобильной промышленности оно помогает обрабатывать данные с датчиков в режиме реального 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.
Ритейлеры используют механизмы рекомендаций на основе ИИ для персонализации покупок и увеличения продаж за счет анализа больших объемов данных о клиентах в разных отделах, чтобы прогнозировать предпочтения и предлагать соответствующие продукты. Необходимость анализа разнообразных наборов данных и создания персонализированных рекомендаций требует передового оборудования для реагирования в реальном времени и повышения вовлеченности пользователей.
Другой пример, связанный с розничными магазинами, — использование компьютерного зрения для мониторинга и анализа поведения клиентов. Ритейлеры могут понимать, как клиенты взаимодействуют с окружающей средой, выявлять популярные продукты и определять структуру пешеходного трафика. На основе этих данных они могут оптимизировать планировку магазинов и размещение продуктов для увеличения продаж. 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 снижаются, что снижает эффективность анализа поведения клиентов.
Это только верхушка айсберга. От производства до сельского хозяйства аппаратное обеспечение для ИИ можно увидеть повсюду.
Аппаратное обеспечение для ИИ часто создается для решения больших задач. Может быть сложно оценить масштабы развертывания ИИ в отраслях по всему миру, но очевидно, что масштабируемый ИИ зависит от наличия подходящего оборудования.
Возьмем, к примеру, сотрудничество между BMW и NVIDIA. BMW производит 2,5 миллиона автомобилей в год, поэтому масштаб ее 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 потребности, BMW полагается на передовые аппаратные решения для ИИ, такие как NVIDIA Quadro RTX 8000 и серверы на базе RTX. Эти технологии упрощают и масштабируют развертывание ИИ.
Помимо обеспечения вычислительной мощности для приложений ИИ, выбранное вами аппаратное обеспечение для ИИ влияет на ваше решение с точки зрения производительности модели, потребностей в преобразовании 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 преобразование модели 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 различных аппаратных платформах. Это также является причиной того, что популярные модели, такие как YOLOv8, предоставляют пользователям возможность экспортировать свои пользовательские модели обучения во многих различных форматах, чтобы удовлетворить многочисленные варианты развертывания.
Влияние передовой вычислительной мощности ИИ не ограничивается только ИИ; оно также затрагивает энергетический сектор.
Например, LLaMA-3 от Meta, передовая большая языковая модель (LLM), была обучена с использованием двух специально созданных кластеров центров обработки данных, оснащенных 24 576 графическими процессорами Nvidia H100 каждый. Благодаря этой надежной аппаратной конфигурации Meta смогла увеличить скорость обработки и добиться значительного снижения энергопотребления на 40%. Таким образом, достижения в области аппаратного обеспечения для ИИ также способствуют повышению энергоэффективности операций.
Более того, связи между ИИ и энергетикой уделяется все больше внимания, в чем участвуют такие люди, как Сэм Альтман. Альтман, известный как генеральный директор OpenAI, недавно сделал компанию по производству ядерной энергии Oklo доступной для общественности. Oklo, с ее инновационной технологией ядерного деления, стремится преобразовать производство энергии, потенциально обеспечивая энергией центры обработки данных, необходимые для операций ИИ. В последние несколько лет Билл Гейтс, соучредитель Microsoft, и Джефф Безос, основатель Amazon, также инвестировали в атомные электростанции.
В перспективе будущее аппаратного обеспечения для ИИ готово совершить огромные скачки, особенно с ростом квантовых вычислений. Эксперты прогнозируют, что к 2030 году рынок квантовых вычислений может стоить около 65 миллиардов долларов. По мере усложнения моделей ИИ специализированное оборудование становится решающим для раскрытия их полного потенциала. От специализированных микросхем для ИИ до исследований в области квантовых вычислений, инновации в аппаратном обеспечении стимулируют разработку более сложных и эффективных решений ИИ.
Не стесняйтесь посетить наш репозиторий GitHub и пообщаться с нашим сообществом, чтобы узнать больше об ИИ. Ознакомьтесь с нашими последними сообщениями в блоге, чтобы узнать, как ИИ применяется в различных областях, таких как гонки Формулы-1 и робототехника.
