Понимание влияния вычислительной мощности на инновации в области ИИ

Искусственный интеллект (ИИ) и вычислительная мощность имеют очень тесную связь. 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 массивами данных, и именно здесь на помощь приходят графические процессоры. GPU, или блоки обработки графики, изначально были разработаны для ускорения обработки изображений и видео, но теперь они стали необходимы для решения задач интенсивной обработки данных и глубокого обучения, которые требует 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 соответствовать растущим требованиям искусственного интеллекта.

Аппаратные средства искусственного интеллекта: Растущий разговор

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 современных технологий ИИ. Но не только GPU привлекают внимание. 

Мы начинаем видеть чипы, созданные специально для ИИ и конкурирующие с ними. Эти чипы создаются с нуля, чтобы помочь ИИ выполнять свою работу еще лучше и быстрее. В настоящее время проводится множество исследований и работ, направленных на улучшение будущего вычислений ИИ. Многие компании инвестируют в вычислительные мощности ИИ, и это одна из причин, по которой мировой рынок аппаратного обеспечения для ИИ оценивался в 53,71 млрд долларов в 2023 году и, как ожидается, вырастет примерно до 473,53 млрд долларов к 2033 году.

Почему аппаратное обеспечение ИИ стало предметом обсуждения в последнее время? Переход на специализированное аппаратное обеспечение ИИ отражает растущие потребности в приложениях ИИ в различных отраслях. Для успешного создания ИИ-решений важно быть в курсе изменений, происходящих в аппаратном обеспечении.

Ключевые игроки в области аппаратных средств искусственного интеллекта

Ведущие производители аппаратного обеспечения наперегонки разрабатывают оборудование нового поколения, повышая производительность и эффективность за счет внутренних разработок, стратегических партнерств 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 Unit (TPU). 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 осваивают новые архитектуры чипов ИИ. Например, компания Graphcore специализируется на разреженных вычислениях с помощью своего интеллектуального процессора (IPU). Cerebras Systems предлагает Wafer Scale Engine - массивный чип, предназначенный для экстремальных рабочих нагрузок ИИ.

Новейшие аппаратные достижения в области искусственного интеллекта

Давайте посмотрим на новейшее оборудование с искусственным интеллектом, которое уже вышло в свет.

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

• Более чем в два раза выше энергоэффективность и в 1,5 раза быстрее обработка моделей искусственного интеллекта.
  ‍
• Доступны гибкие конфигурации, например, в комплекте с материнской платой или в виде отдельной карты.
  ‍
• Успешное тестирование на различных моделях ИИ, таких как Meta's Llama и Abu Dhabi's Falcon, 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.

‍

Возникновение пользовательских чипов искусственного интеллекта

Тем временем несколько технологических гигантов разрабатывают собственные чипы искусственного интеллекта для своих сервисов. 

10 апреля 2024 года компания Meta анонсировала последнюю версию своего ускорителя обучения и обработки выводов Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Чип второго поколения, уже работающий в центрах обработки данных Meta, обладает улучшенными характеристиками в плане пропускной способности вычислений и памяти. Эти обновления способствуют повышению производительности ИИ-приложений 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 ИИ? 

Аппаратные средства ИИ поддерживают различные решения в области ИИ в самых разных отраслях. В здравоохранении оно используется в системах медицинской визуализации, таких как МРТ и КТ, справляясь со сложными задачами и эффективно обрабатывая большие объемы данных для быстрой и точной диагностики.

Финансовые организации используют алгоритмы искусственного интеллекта для анализа данных с целью выявления мошенничества и оптимизации инвестиций. Сложный характер анализа финансовых данных требует передовых аппаратных возможностей для эффективной обработки огромной вычислительной нагрузки.

В автомобильной промышленности она помогает обрабатывать данные датчиков в режиме реального времени в автономных транспортных средствах. Такие задачи, как обнаружение объектов и предотвращение столкновений, должны быть подкреплены передовым оборудованием с мощными вычислительными возможностями для быстрого принятия решений и обеспечения безопасности пассажиров.

‍

Ритейлеры используют рекомендательные системы на основе искусственного интеллекта для персонализации покупок и повышения продаж, анализируя обширные данные о клиентах из разных отделов, чтобы предсказать их предпочтения и предложить соответствующие товары. Необходимость анализировать разнообразные массивы данных и генерировать персонализированные рекомендации требует использования современного оборудования для реагирования в режиме реального 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 выявить 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 лишь верхушка айсберга. Везде, от производства до сельского хозяйства, можно увидеть аппаратные средства ИИ.

Масштабирование ИИ с помощью вычислительных мощностей

Аппаратные средства ИИ часто создаются для решения больших задач. Сложно оценить масштабы внедрения ИИ в различных отраслях промышленности, но очевидно, что масштабируемость ИИ зависит от наличия соответствующего 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 разные части вашего решения ИИ

Помимо обеспечения приложений ИИ вычислительной мощностью, выбранное вами аппаратное обеспечение ИИ влияет на производительность модели, необходимость преобразования модели, гибкость развертывания и общую точность. После обучения и тестирования моделей ИИ их часто приходится преобразовывать 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 - неотъемлемая часть будущего вычислений с искусственным интеллектом

Влияние передовых вычислительных мощностей ИИ распространяется не только на ИИ, но и на 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 Сэм 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 цепи

Будущее аппаратного обеспечения ИИ ожидает огромный скачок, особенно с развитием квантовых вычислений. По прогнозам экспертов, к 2030 году объем рынка квантовых вычислений может составить около 65 миллиардов долларов. По мере того как модели ИИ становятся все сложнее, специализированное оборудование приобретает решающее значение для раскрытия их полного потенциала. От специализированных чипов для ИИ до исследований в области квантовых вычислений - аппаратные инновации способствуют разработке более сложных и эффективных решений в области ИИ.

Не стесняйтесь заглянуть в наш репозиторий GitHub и пообщаться с нашим сообществом, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Изучите наши последние записи в блоге, чтобы узнать, как ИИ применяется в различных областях, таких как гонки Формулы-1 и робототехника.