Защо AI се нуждае от толкова много графични процесори

Традиционните процесори са изключително гъвкави и се справят отлично с изпълнението на голямо разнообразие от изчислителни задачи. Те са оптимизирани за последователни операции, операционни системи, бизнес софтуер, бази данни и безброй други работни натоварвания.

Изкуственият интелект е различен. Обучението и работата на съвременните модели на изкуствен интелект изискват извършването на огромен брой математически операции едновременно. Този тип натоварване бързо претоварва конвенционалните процесори.

Въпреки че процесорите остават основни компоненти на системите за изкуствен интелект, те не могат ефективно да осигурят огромните възможности за паралелна обработка, необходими на най-големите съвременни модели.

Първоначално графичните процесори са разработени за изобразяване на компютърна графика. Изобразяването на изображения изисква извършването на подобни изчисления върху милиони пиксели едновременно, което прави паралелната обработка от съществено значение.

Работните натоварвания с изкуствен интелект споделят много от тези характеристики. Невронните мрежи извършват големи матрични операции, които могат да бъдат разпределени между хиляди процесорни ядра едновременно.

Тъй като графичните процесори съдържат много повече паралелни изпълнителни единици от централните процесори, те могат значително да ускорят изчисленията с изкуствен интелект, като същевременно подобрят цялостната ефективност.

Обучението на модел с изкуствен интелект включва обработка на огромни масиви от данни и коригиране на милиарди или дори трилиони параметри. Този процес изисква изключителни изчислителни ресурси.

Големите езикови модели обикновено се обучават с помощта на клъстери, съставени от стотици, хиляди или дори десетки хиляди графични процесори, които работят заедно в продължение на седмици или месеци.

Без GPU ускорение обучението на много от съвременните най-усъвършенствани модели на изкуствен интелект би било икономически или технически неприложимо.

Много хора смятат, че графичните процесори са необходими само по време на обучение. В действителност изводът също консумира значителни изчислителни ресурси.

Всеки път, когато потребителят подава запитване, генерира изображение или взаимодейства с асистент с изкуствен интелект, хардуерът трябва да извърши милиарди изчисления, за да даде отговор.

С нарастването на разпространението на изкуствения интелект обслужването на милиони едновременни потребители често изисква огромни паркове от графични процесори, разпределени в множество центрове за данни.

Водещите компании за изкуствен интелект оперират с изключително мащабна инфраструктура. Големите внедрявания често включват хиляди ускорители, свързани чрез свръхбързи мрежови технологии.

Тези клъстери позволяват моделите на изкуствения интелект да се обучават по-бързо, да обслужват повече потребители и да поддържат приемливо време за реакция при голямо търсене.

Инвестициите в инфраструктура обясняват защо графичните процесори се превърнаха в един от най-стратегическите ресурси в индустрията за изкуствен интелект.

Бъдещият хардуер почти сигурно ще стане по-ефективен. Специализираните ускорители на изкуствен интелект, подобрената оптимизация на софтуера и новите архитектури на чиповете могат да намалят количеството хардуер, необходимо за дадено работно натоварване.

В същото време моделите на ИИ продължават да стават все по-големи и по-способни. Нарастващото търсене може да компенсира много от постиженията в областта на ефективността, постигнати от бъдещите поколения хардуер.

В обозримо бъдеще графичните процесори и ускорителите на изкуствен интелект вероятно ще останат важни компоненти на глобалната екосистема за изкуствен интелект.