Как вычислительные мощности влияют на инновации в области ИИ

Искусственный интеллект (AI) и вычислительная мощность тесно связаны. Вычислительная мощность необходима для приложений AI, поскольку помогает компьютерным системам обрабатывать данные и выполнять задачи. Для работы таких приложений нужны значительные вычислительные ресурсы, способные справляться со сложными алгоритмами и большими наборами данных, — здесь и появляются GPU. GPU, или графические процессоры, изначально предназначались для ускорения обработки изображений и видео, но стали незаменимы для ресурсоёмкой обработки данных и задач глубокого обучения, необходимых AI.

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

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

Аппаратное обеспечение для AI: тема, которая набирает популярность#

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

Появляются созданные специально для AI чипы, которые составляют им конкуренцию. Эти чипы разрабатывают с нуля, чтобы AI работал ещё быстрее и эффективнее. Чтобы улучшить будущее вычислений для AI, ведётся много исследований и разработок. Многие компании инвестируют в вычислительные мощности для AI. Это одна из причин, почему в 2023 году мировой рынок оборудования для AI оценивался в 53,71 миллиарда долларов, а к 2033 году, как ожидается, достигнет примерно 473,53 миллиарда долларов.

Почему в последнее время так много говорят о достижениях в области аппаратного обеспечения для AI? Переход к специализированному оборудованию для AI отражает растущие требования приложений AI в разных отраслях. Чтобы успешно создавать решения на основе AI, важно не отставать и следить за изменениями в аппаратном обеспечении.

Ключевые игроки в сфере оборудования для AI#

Ведущие производители оборудования наперегонки разрабатывают устройства нового поколения и повышают их производительность и эффективность за счёт собственных разработок, стратегических партнёрств и поглощений.

Рис. 1. Лидеры в области оборудования для AI.

Apple отказалась от внешних GPU и перешла к разработке собственных чипов серии M с нейронными движками для ускорения AI, усилив контроль над своей закрытой экосистемой. Тем временем Google продолжает активно инвестировать в инфраструктуру своих тензорных процессоров (TPU). TPU — это чипы для AI, которые работают быстрее и потребляют меньше энергии, чем GPU, поэтому они отлично подходят для обучения и развёртывания решений AI в большом масштабе.

Аналогичным образом AMD вышла на рынок оборудования для ИИ со своей линейкой ускорителей Instinct, предназначенных для центров обработки данных и задач высокопроизводительных вычислений. NVIDIA также продолжает разрабатывать GPU, оптимизированные для задач ИИ, например GPU A100 и H100 Tensor Core.

Помимо этих признанных игроков, множество стартапов и исследовательских институтов разрабатывают новые архитектуры чипов для AI. Например, Graphcore специализируется на разреженных вычислениях с помощью своих процессоров обработки данных (IPU). Cerebras Systems предлагает Wafer Scale Engine — огромный чип, созданный для чрезвычайно масштабных рабочих нагрузок AI.

Последние достижения в области оборудования для AI#

Давай рассмотрим последние новинки оборудования для AI.

9 апреля 2024 года Intel представила свой новейший AI-чип Gaudi 3, который, по заявлению Intel, превосходит GPU NVIDIA H100:

• Более чем вдвое выше энергоэффективность и в 1,5 раза быстрее обработка моделей AI.
• Доступен в гибких конфигурациях: в составе материнской платы или в виде отдельной карты.
• Успешно протестирован на различных моделях AI, таких как Llama от Meta и Falcon из Абу-Даби, что подтвердило его эффективность при обучении и развёртывании разных моделей AI, включая Stable Diffusion и Whisper от OpenAI для распознавания речи.

Рис. 2. Gaudi 3 от Intel.

До выпуска Gaudi 3, 18 марта 2024 года, NVIDIA представила новейшую платформу для AI — Blackwell. Она создана для прорывных разработок в различных областях и обладает следующими характеристиками:

• По заявлению NVIDIA, Blackwell — «самый мощный чип в мире».
• Платформа оснащена двухкристальным GPU с 208 миллиардами транзисторов и межчиповым соединением со скоростью 10 ТБ/с, задавая новые стандарты мощности и эффективности для генеративного AI в масштабе центров обработки данных.
• Ведущие поставщики облачных услуг, такие как Google Cloud, Amazon Web Services и Microsoft Azure, объявили о планах использовать Blackwell для развития генеративного AI, глубокого обучения и облачных вычислений.

Рис. 3. Blackwell от NVIDIA.

Распространение специализированных чипов для AI#

Тем временем несколько технологических гигантов разрабатывают собственные специализированные чипы для AI, которые будут использоваться в их сервисах.

10 апреля 2024 года Meta представила последнюю версию своего ускорителя обучения и вывода Meta (MTIA). Этот чип второго поколения уже работает в центрах обработки данных Meta и демонстрирует более высокую производительность с точки зрения вычислительных возможностей и пропускной способности памяти. Эти улучшения повышают производительность ИИ-приложений Meta, например систем ранжирования и рекомендаций, на таких платформах, как Facebook и Instagram.

Рис. 4. Новейшая версия MTIA от Meta.

В этом году другие крупные игроки, такие как Google, Amazon и Microsoft, тоже представили собственные кремниевые чипы. Это стратегический шаг, который помогает оптимизировать структуру затрат и снизить зависимость от сторонних поставщиков, например NVIDIA.

Где применяется аппаратное обеспечение для ИИ?#

Аппаратное обеспечение для ИИ поддерживает различные решения на базе ИИ во многих отраслях. В здравоохранении оно используется в системах медицинской визуализации, например при МРТ и КТ, эффективно справляясь со сложными задачами и обрабатывая 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 от аппаратного обеспечения высокой производительности, чтобы эффективно справляться с огромными вычислительными нагрузками.

В автомобильной отрасли это помогает обрабатывать данные датчиков в реальном времени в автономных транспортных средствах. Для таких задач, как обнаружение объектов и предотвращение столкновений, необходимо передовое аппаратное обеспечение с высокой вычислительной мощностью, чтобы быстро принимать решения и обеспечивать безопасность пассажиров.

Рис. 5. Мозг автономного автомобиля.

Розничные продавцы используют рекомендательные системы на базе ИИ, чтобы персонализировать покупки и увеличивать продажи: они анализируют большие объемы данных о клиентах из разных отделов, прогнозируют предпочтения и предлагают подходящие товары. Для анализа разнообразных наборов данных и формирования персональных рекомендаций требуется передовое аппаратное обеспечение, обеспечивающее ответы в реальном времени и повышающее вовлеченность пользователей.

Еще один пример применения технологий в розничной торговле — использование компьютерного зрения для наблюдения за поведением покупателей и его анализа. Розничные продавцы могут понять, как покупатели взаимодействуют с окружающей средой, определить популярные товары и выявить закономерности пешеходного трафика. На основе этих выводов они могут оптимизировать планировку магазина и размещение товаров, чтобы увеличить продажи. Для обработки больших объемов видеоданных в реальном времени важна вычислительная мощность. Точное отслеживание перемещений и взаимодействий зависит от надежного аппаратного обеспечения. Без него снижаются скорость и точность обработки данных, что уменьшает эффективность анализа поведения покупателей.

И это лишь верхушка айсберга. Аппаратное обеспечение для ИИ встречается повсюду — от производства до сельского хозяйства.

Масштабирование ИИ с помощью вычислительных мощностей#

Аппаратное обеспечение для ИИ часто создают для выполнения масштабных задач. Понять масштабы внедрения ИИ в отраслях по всему миру бывает непросто, однако очевидно, что для масштабирования ИИ необходимо подходящее аппаратное обеспечение.

Рассмотрим, например, сотрудничество BMW и NVIDIA. BMW производит 2,5 миллиона автомобилей в год, поэтому масштаб ее деятельности огромен. Компания использует ИИ для оптимизации различных аспектов своего производственного процесса: от контроля качества и прогнозного обслуживания до логистики и управления цепочками поставок.

Для решения таких задач BMW использует передовые аппаратные решения для ИИ, например NVIDIA Quadro RTX 8000 и серверы на базе RTX. Эти технологии упрощают внедрение ИИ и помогают масштабировать его.

Вычислительная мощность влияет на разные компоненты твоего решения на базе ИИ#

Аппаратное обеспечение для ИИ не только дает приложениям вычислительную мощность, но и влияет на производительность модели, потребность в ее конвертации, гибкость развертывания и общую точность решения. После обучения и тестирования модели ИИ часто преобразуют в формат, который будет работать на выбранных платформах развертывания.

Однако преобразование моделей может привести к снижению точности, поэтому его нужно учитывать заранее. Инструменты интеграции, такие как ONNX (формат обмена нейронными сетями), позволяют использовать стандартизированный формат для развёртывания моделей AI на самых разных аппаратных платформах. По этой же причине такие популярные модели, как YOLOv8, позволяют экспортировать обученные на пользовательских данных модели в различные форматы для поддержки разных вариантов развёртывания.

Энергоэффективность — неотъемлемая часть будущего вычислений в сфере ИИ#

Передовые вычислительные мощности для ИИ влияют не только на сам ИИ, но и на энергетический сектор.

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

Например, Llama 3 от Meta — продвинутая большая языковая модель (LLM), обучалась на двух специально созданных кластерах центров обработки данных, каждый из которых был оснащен 24 576 GPU NVIDIA H100. Благодаря программным улучшениям эта конфигурация позволила обучать Llama 3 примерно втрое эффективнее, чем Llama 2. Таким образом, развитие оборудования для ИИ также способствует повышению энергоэффективности операций.

Кроме того, связь между ИИ и энергетикой привлекает все больше внимания, в том числе благодаря участию таких людей, как Сэм Альтман. Альтман, известный как генеральный директор OpenAI, недавно вывел атомную энергетическую компанию Oklo на биржу. Благодаря инновационной технологии ядерного деления Oklo стремится преобразовать производство энергии и, возможно, обеспечивать электричеством центры обработки данных, необходимые для работы ИИ. За последние несколько лет инвестиции в атомные электростанции также сделали Билл Гейтс, соучредитель Microsoft, и Джефф Безос, основатель Amazon.

За пределами микросхем#

В будущем оборудование для ИИ совершит огромный рывок, особенно благодаря развитию квантовых вычислений. По мере усложнения моделей ИИ специализированное оборудование становится ключевым условием раскрытия их полного потенциала. От специализированных для ИИ чипов до исследований в области квантовых вычислений — инновации в сфере оборудования 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. Посмотри последние публикации в нашем блоге и узнай, как ИИ применяется в самых разных областях, например в гонках «Формулы-1» и робототехнике.