„Ateities kompiuterių lustai gali padėti sumažinti, nerimą keliančius, generuojamojo dirbtinio intelekto energijos poreikius, tačiau lustų gamintojai teigia, kad pirmiausia reikia kažko iš dirbtinio intelekto (AI): sulėtėti pokyčių tempams.
Grafikos apdorojimo įrenginiai (GPU) iki šiol dominavo daugumoje mokymo ir didelio masto AI modelių valdymo. Lustai, iš pradžių sukurti žaidimų grafikai, siūlo unikalų didelio našumo ir lankstumo bei programuojamumo derinį, reikalingą, norint neatsilikti nuo šiandienos nuolat besikeičiančių AI modelių sūkurių.
„Nvidia“ dominavimas GPU rinkoje padidino jos vertę iki trilijono dolerių, tačiau kiti, įskaitant „Advanced Micro Devices“, taip pat gamina lustus.
Pramonei susiliejus su labiau standartizuotu modelių dizainu, atsiras galimybė sukurti daugiau pritaikytų lustų, kuriems nereikia tiek daug programuojamumo ir lankstumo, sakė Lisa Su, AMD vykdomoji direktorė. Dėl to jie bus efektyvesni, mažesni ir pigesni.
„Šiuo metu GPU yra pasirinkimo architektūra didelių kalbų modeliams, nes jie yra labai, labai veiksmingi lygiagrečiam apdorojimui, tačiau suteikia tik šiek tiek programuojamumo“, – sakė Su. "Ar aš tikiu, kad tai bus pasirinkta architektūra po penkerių ir daugiau metų? Manau, kad ji pasikeis." Su tikisi ne perėjimo nuo GPU, o išplėtimo už GPU ribų.
Nvidia ir AMD nekalba apie konkrečius planus. Nvidia atsisakė komentuoti šį straipsnį.
Kai kurie pasirinktiniai lustai jau veikia su AI aspektais. Dideli debesų paslaugų teikėjai, tokie, kaip Amazon.com ir Google, sukūrė savo pritaikytus AI lustus, skirtus vidiniam naudojimui, pvz., „Amazon“ AWS Trainium ir AWS Inferentia, ir „Google“ tensorinius apdorojimo įrenginius arba TPU. Jie sukurti tam tikroms funkcijoms vykdyti.
Individualūs lustai gali būti efektyvesni, pigesni ir mažesni, nes juos galima prijungti tam tikru laipsniu: jie gali atlikti vieną konkrečią funkciją, paleisti tam tikro tipo modelį arba net vieną konkretų modelį, sakė Shane'as Rau, tyrimų viceprezidentas, atsakingas už, puslaidininkiais paremtą, skaičiavimą rinkos žvalgybos įmonėje International Data Corp.
Tačiau šių ypač pritaikytų, konkrečioms programoms skirtų lustų komercinio pardavimo rinka vis dar yra nesubrendusi, sakė Rau, o tai rodo, kiek naujovių vyksta dirbtinio intelekto modeliuose.
Labai pritaikyti lustai taip pat turi sudėtingą lankstumo ir sąveikumo trūkumą, sakė tyrimų įmonės „Gartner“ viceprezidentas analitikas Chiragas Dekate. Tiek, kiek jie yra programuojami, juos labai sunku programuoti, paprastai reikia pasirinktinių programinės įrangos krūvų, be to, gali būti sunku priversti juos veikti su kitų rūšių lustais.
Daugelis lustų pasiūlymų šiandien egzistuoja nuolat, kai kurie GPU gali būti labiau pritaikyti, o kai kurie specializuoti lustai suteikia tam tikrą programuojamumo lygį. Tai suteikia lustų gamintojams galimybę net prieš tai, kai generuojamasis AI tampa labiau standartizuotas.
Kalbant apie kompiuteriją, nėra nieko universalaus, tinkančio visiems, sakė Su. Ateityje dirbtinio intelekto modeliai įvairioms funkcijoms naudos įvairių tipų lustų derinį, įskaitant GPU ir labiau specializuotus lustus, kurie dar bus kuriami." [1]
1. Business News: As AI Matures, Chips Will Get Customized. Bousquette, Isabelle. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 23 Sep 2024: B.3.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą