Понимание влияния вычислительной мощности на инновации в области ИИ

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, аппаратное обеспечение ИИ должно соответствовать этому росту и идти в ногу со временем. Исследование показало, что с 2003 года производительность GPU выросла примерно в 7000 раз. 

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.

Аппаратное обеспечение для ИИ: расширение дискуссии

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.

Ключевые игроки в области аппаратного обеспечения для ИИ

Ведущие производители аппаратного обеспечения стремятся разработать оборудование следующего поколения, повышая производительность и эффективность за счет внутренних разработок, стратегического партнерства и приобретений.

‍

Apple перешла от использования внешних GPU к разработке собственных чипов серии M с нейронными движками для ускорения искусственного интеллекта, укрепляя свою жестко контролируемую экосистему. Тем временем Google продолжает вкладывать значительные средства в свою инфраструктуру Tensor Processing UnitTPU). TPU - это чипы для ИИ, которые работают быстрее и потребляют меньше энергии, чем GPU, что делает их отличными для обучения и развертывания ИИ-решений в больших масштабах.

 Кроме того, AMD вышла на арену аппаратного обеспечения ИИ со своей серией ускорителей Radeon Instinct, ориентированной на центры обработки данных и высокопроизводительные вычислительные приложения. Кроме того, Nvidia продолжает фокусироваться на разработке графических процессоров, оптимизированных для рабочих нагрузок ИИ, таких как A100 и H100 Tensor Core GPU. Недавнее приобретение компании Arm Holdings призвано усилить контроль над архитектурой чипов, на которых базируются многие мобильные устройства.

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.

Последние достижения в области аппаратного обеспечения для ИИ

Давайте рассмотрим новейшее аппаратное обеспечение для ИИ.

9 апреля 2024 года компания Intel представила свой новейший ИИ-чип Gaudi 3, который может похвастаться более высокой производительностью, чем GPU H100 от Nvidia:

• Более чем в два раза выше энергоэффективность и в 1,5 раза быстрее обработка моделей ИИ.
  ‍
• Доступен в различных конфигурациях, таких как в комплекте на материнской плате или в виде отдельной карты.
  ‍
• Успешно протестирован на различных моделях ИИ, таких как Meta's Llama и Abu Dhabi's Falcon, что доказывает его эффективность для обучения и развертывания различных моделей ИИ, включая Stable Diffusion и OpenAI's Whisper для распознавания речи.

‍

Перед выходом Gaudi 3, 18 марта 2024 года, NVIDIA представила свою новейшую платформу ИИ - Blackwell. Эта платформа предназначена для совершения прорывов в различных областях и обладает следующими возможностями:

• Nvidia утверждает, что Blackwell - это "самый мощный чип в мире".
  ‍
• Он оснащен двухъядерным GPU с 208 миллиардами транзисторов и межчиповым соединением 10 ТБ/с, устанавливая новые стандарты мощности и эффективности генеративного ИИ в масштабах ЦОД.
  ‍
• Ведущие поставщики облачных услуг, такие как Google Cloud, Amazon Web Services и Microsoft Azure, объявили о своих планах использовать Blackwell для развития генеративного ИИ, глубокого обучения и услуг облачных вычислений.

‍

Рост популярности специализированных чипов ИИ

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.

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

Где используется аппаратное обеспечение для ИИ? 

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 покупателей. Ритейлеры могут понять, как покупатели взаимодействуют с окружающей средой, определить популярные товары и detect особенности пешеходного движения. Основываясь на этих данных, они могут оптимизировать планировку магазина и размещение товаров для повышения продаж. Вычислительная мощность важна для обработки больших объемов видеоданных в режиме реального времени. Точное отслеживание движений и взаимодействий зависит от надежного оборудования. Без него скорость и точность обработки данных снижаются, что уменьшает эффективность анализа поведения покупателей.

Это только верхушка айсберга. От производства до сельского хозяйства аппаратное обеспечение для ИИ можно увидеть повсюду.

Масштабирование ИИ с помощью вычислительной мощности

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 выпускает 2,5 миллиона автомобилей в год, поэтому масштабы его деятельности огромны. BMW использует ИИ для оптимизации различных аспектов производственного процесса, от контроля качества и предиктивного обслуживания до логистики и управления цепочками поставок.

Чтобы соответствовать этим требованиям, BMW использует передовые аппаратные решения для ИИ, такие как NVIDIA Quadro RTX 8000 и серверы на базе RTX. Эти технологии делают развертывание ИИ более простым и масштабируемым.

Вычислительная мощность влияет на различные части вашего решения 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. 

Однако преобразование моделей может привести к потере точности, и об этом необходимо позаботиться заранее. Такие инструменты интеграции, как ONNX (Open Neural Network Exchange), могут обеспечить стандартизированный формат для развертывания моделей ИИ на различных аппаратных платформах. Это также является причиной того, что такие популярные модели, как YOLOv8 , предоставляют пользователям возможность экспортировать свои натренированные модели во множество различных форматов, чтобы удовлетворить многочисленные варианты развертывания.

Энергоэффективность является неотъемлемой частью будущего вычислений ИИ

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

‍

Например, LLaMA-3, продвинутая модель большого языка (LLM), была обучена с помощью двух специально созданных кластеров центра обработки данных, оснащенных 24 576 графическими процессорами Nvidia H100 каждый. Благодаря такому надежному аппаратному обеспечению Meta удалось увеличить скорость обработки данных и добиться значительного снижения энергопотребления на 40 %. Таким образом, развитие аппаратного обеспечения ИИ также способствует повышению энергоэффективности операций.

Более того, связь между ИИ и энергетикой привлекает все больше внимания благодаря таким людям, как Sam Альтман. Альтман, известный как генеральный директор OpenAI, недавно сделал компанию Oklo, занимающуюся ядерной энергетикой, общедоступной. Oklo с ее инновационной технологией ядерного деления стремится изменить производство энергии, потенциально обеспечивая энергией центры обработки данных, необходимые для работы ИИ. За последние несколько лет Билл Гейтс, соучредитель Microsoft, и Джефф Безос, основатель Amazon, также сделали инвестиции в атомные электростанции.

За пределами схемы

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.