Влияние вычислительной мощности на инновации в ИИ

Искусственный интеллект (AI) и вычислительная мощность тесно связаны. Вычислительная мощность необходима для приложений ИИ, поскольку помогает компьютерным системам обрабатывать и выполнять задачи. Для работы со сложными алгоритмами и большими наборами данных этим приложениям требуются значительные вычислительные ресурсы — здесь и вступают в игру GPU. GPU, или графические процессоры, изначально создавались для ускорения обработки изображений и видео, но стали незаменимыми для интенсивной обработки данных и задач глубокого обучения, необходимых ИИ.

За последние несколько лет мы наблюдали экспоненциальный рост достижений в области ИИ. Естественно, аппаратное обеспечение для ИИ должно развиваться соответствующими темпами. В одном исследовании выяснилось, что производительность GPU с 2003 года выросла примерно в 7 000 раз.

Более мощное, быстрое и эффективное оборудование позволяет исследователям и инженерам разрабатывать всё более сложные модели ИИ. Давай разберёмся, как развивается вычислительная инфраструктура для ИИ, чтобы соответствовать растущим требованиям искусственного интеллекта.

Аппаратное обеспечение для ИИ: тема, которая набирает популярность#

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

Мы начинаем видеть микросхемы, созданные специально для ИИ и способные конкурировать с ними. Эти чипы разрабатываются с нуля, чтобы ИИ работал ещё лучше и быстрее. Для улучшения будущего вычислительной техники для ИИ ведётся много исследований и разработок. Многие компании инвестируют в вычислительную мощность для ИИ — это одна из причин, по которой 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 развитие аппаратного обеспечения для ИИ в последнее время стало обсуждаемой темой? Переход к специализированному оборудованию для ИИ отражает растущие требования приложений ИИ в различных отраслях. Чтобы успешно создавать решения на основе ИИ, важно быть на шаг впереди и следить за изменениями в аппаратном обеспечении.

Ключевые игроки в сфере оборудования для ИИ#

Ведущие производители оборудования соревнуются в разработке аппаратного обеспечения нового поколения, повышая производительность и эффективность за счёт собственных разработок, стратегических партнёрств и поглощений.

Рис. 1. Лидеры в сфере оборудования для ИИ.

Apple перешла от использования внешних GPU к разработке собственных чипов серии M с нейронными движками для ускорения ИИ, укрепляя свою строго контролируемую экосистему. Тем временем Google продолжает активно инвестировать в 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 больших масштабах.

Аналогично, AMD вышла на рынок оборудования для ИИ со своей серией ускорителей Radeon Instinct, ориентированных на центры обработки данных и приложения высокопроизводительных вычислений. NVIDIA также продолжает разрабатывать GPU, оптимизированные для рабочих нагрузок ИИ, например GPU A100 и H100 Tensor Core. 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 учреждения работают над новыми архитектурами чипов для ИИ. Например, Graphcore специализируется на разреженных вычислениях с помощью своего Intelligence Processing Unit (IPU). Cerebras Systems предлагает Wafer Scale Engine — огромный чип, предназначенный для рабочих нагрузок ИИ экстремального масштаба.

Последние достижения в области оборудования для ИИ#

Давай рассмотрим последние разработки в области оборудования для ИИ.

9 апреля 2024 года Intel представила свой новейший чип для ИИ Gaudi 3, заявив о превосходстве его производительности над GPU NVIDIA H100:

• Более чем вдвое выше энергоэффективность и в 1,5 раза быстрее обработка моделей ИИ.
• Доступен в гибких конфигурациях: например, в составе материнской платы или в виде отдельной платы.
• Успешно протестирован на различных моделях ИИ, таких как Llama от Meta и Falcon из Абу-Даби, что подтверждает его эффективность для обучения и развертывания разных 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 предназначена для прорывов в различных областях и обладает следующими характеристиками:

• NVIDIA называет Blackwell «самым мощным чипом в мире».
• Он оснащён двухкристальным GPU с 208 миллиардами транзисторов и межчиповым соединением со скоростью 10 ТБ/с, устанавливая новые стандарты мощности и эффективности для генеративного ИИ в масштабах центров обработки данных.
• Ведущие поставщики облачных сервисов, такие как Google Cloud, Amazon Web Services и Microsoft Azure, объявили о планах использовать Blackwell для развития генеративного ИИ, глубокого обучения и облачных вычислительных сервисов.

Рис. 3. Blackwell от NVIDIA.

Распространение специализированных чипов для ИИ#

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

10 апреля 2024 года Meta представила последнюю версию своего Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Этот чип второго поколения уже работает в центрах обработки данных Meta и демонстрирует более высокие показатели вычислительной производительности и пропускной способности памяти. Эти обновления повышают производительность приложений ИИ Meta, таких как системы ранжирования и рекомендаций на платформах Facebook и Instagram.

Рис. 4. Новейшая версия MTIA от Meta.

Аналогично, другие крупные игроки, такие как Google, Amazon и Microsoft, в этом году также представили собственные кремниевые чипы. Это стратегический шаг, направленный на оптимизацию структуры затрат и снижение зависимости от сторонних поставщиков, таких как NVIDIA.

Где используется оборудование для ИИ?#

Оборудование для ИИ поддерживает различные решения на основе ИИ во множестве отраслей. В здравоохранении оно обеспечивает работу систем медицинской визуализации, таких как МРТ и КТ, эффективно выполняя сложные задачи и обрабатывая большие объёмы 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 возможностей оборудования для эффективной обработки огромных вычислительных нагрузок.

В автомобильной отрасли оно помогает обрабатывать данные с датчиков в реальном времени в автономных транспортных средствах. Такие задачи, как обнаружение объектов и предотвращение столкновений, требуют современного оборудования с высокой вычислительной мощностью для быстрого принятия решений и обеспечения безопасности пассажиров.

Рис. 5. Мозг автономного транспортного средства.

Розничные продавцы используют системы рекомендаций на основе ИИ, чтобы персонализировать процесс покупок и повышать продажи, анализируя огромные объёмы данных о клиентах из разных отделов, прогнозируя предпочтения и предлагая подходящие товары. Необходимость анализировать разнообразные наборы данных и создавать персонализированные рекомендации требует современного оборудования для ответов в реальном времени и повышения вовлечённости пользователей.

Ещё один пример, связанный с розничными магазинами, — использование компьютерного зрения для мониторинга и анализа поведения покупателей. Розничные продавцы могут понять, как покупатели взаимодействуют с окружающей обстановкой, определить популярные товары и выявить закономерности перемещения посетителей. На основе этих данных они могут оптимизировать планировку магазинов и размещение товаров, чтобы повысить продажи. Вычислительная мощность важна для обработки больших объёмов видеоданных в реальном времени. Точное отслеживание перемещений и взаимодействий зависит от надёжного оборудования. Без него снижаются скорость и точность обработки данных, что уменьшает эффективность анализа поведения покупателей.

Это лишь верхушка айсберга. От производства до сельского хозяйства оборудование для ИИ можно встретить повсюду.

Масштабирование ИИ с помощью вычислительной мощности#

Оборудование для ИИ часто создаётся для обработки масштабных задач. Понять масштабы внедрения ИИ в отраслях по всему миру бывает сложно, но очевидно, что масштабируемый ИИ зависит от наличия подходящего оборудования.

Возьмём, например, сотрудничество BMW и NVIDIA. BMW производит 2,5 миллиона автомобилей в год, поэтому масштабы её деятельности огромны. BMW использует ИИ для оптимизации различных аспектов своего производственного процесса — от контроля качества и прогнозного обслуживания до логистики и управления цепочками поставок.

Чтобы удовлетворить такие требования, BMW полагается на современные решения для оборудования ИИ, например NVIDIA Quadro RTX 8000 и серверы на базе RTX. Эти технологии упрощают внедрение ИИ и делают его более масштабируемым.

Вычислительная мощность влияет на разные части твоего решения на основе ИИ#

Помимо предоставления приложениям ИИ вычислительной мощности, выбранное тобой оборудование для ИИ влияет на производительность модели, необходимость конвертации модели, гибкость развертывания и общую точность решения. После обучения и тестирования модели ИИ 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 обмен открытыми нейросетями (ONNX), предоставляют стандартизированный формат для развертывания моделей ИИ на широком спектре аппаратных платформ. По этой же причине популярные модели, такие как YOLOv8, позволяют экспортировать пользовательские обученные модели во множество форматов для поддержки различных вариантов развертывания.

Энергоэффективность — неотъемлемая часть будущего вычислений для ИИ#

Влияние передовой вычислительной мощности для ИИ не ограничивается сферой ИИ — оно также затрагивает энергетический сектор.

Рис. 6. Переход к экологичному оборудованию для ИИ.

Например, LLaMA-3 от Meta, современная большая языковая модель (LLM), обучалась с использованием двух специально созданных кластеров центров обработки данных, каждый из которых был оснащён 24 576 GPU NVIDIA H100. Благодаря такой мощной аппаратной конфигурации Meta смогла увеличить скорость обработки и добиться значительного сокращения энергопотребления на 40%. Таким образом, развитие оборудования для ИИ также способствует повышению энергоэффективности операций.

Кроме того, связь между ИИ и энергетикой привлекает всё больше внимания благодаря участию таких людей, как Сэм Альтман. Альтман, известный как генеральный директор OpenAI, недавно вывел ядерную энергетическую компанию Oklo на публичный рынок. Oklo с помощью своей инновационной технологии ядерного деления стремится преобразовать производство энергии и потенциально обеспечить электроэнергией центры обработки данных, необходимые для работы ИИ. За последние несколько лет Билл Гейтс, соучредитель Microsoft, и Джефф Безос, основатель Amazon, также инвестировали в ядерные электростанции.

За пределами схемы#

В будущем оборудование для ИИ совершит огромный скачок, особенно с развитием квантовых вычислений. Эксперты прогнозируют, что к 2030 году объём рынка квантовых вычислений может достичь почти $65 млрд. По мере усложнения моделей ИИ специализированное оборудование становится важнейшим фактором для раскрытия их полного потенциала. От специализированных чипов для ИИ до исследований в области квантовых вычислений — инновации в аппаратном обеспечении стимулируют разработку более сложных и эффективных решений на основе ИИ.

Загляни в наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу, чтобы узнать больше об ИИ. Изучи наши последние публикации в блоге и посмотри, как ИИ применяется в различных областях, например в гонках «Формулы-1» и робототехнике.