Proč AI potřebuje tolik GPU

Tradiční procesory jsou velmi univerzální a vynikají v provádění nejrůznějších výpočetních úloh. Jsou optimalizovány pro sekvenční operace, operační systémy, podnikový software, databáze a nespočet dalších pracovních úloh.

Umělá inteligence je jiná. Trénování a spouštění moderních modelů umělé inteligence vyžaduje provádění obrovského množství matematických operací současně. Tento typ zátěže rychle zahltí běžné procesory.

I když procesory zůstávají základními součástmi systémů umělé inteligence, nemohou efektivně poskytovat masivní paralelní zpracování, které vyžadují dnešní největší modely.

GPU byly původně vyvinuty k vykreslování počítačové grafiky. Vykreslování obrázků vyžaduje provádění podobných výpočtů na milionech pixelů současně, takže paralelní zpracování je nezbytné.

Pracovní zátěže umělé inteligence mají mnoho společných charakteristik. Neuronové sítě provádějí rozsáhlé maticové operace, které lze rozdělit mezi tisíce výpočetních jader současně.

Protože GPU obsahují mnohem více paralelních jednotek než CPU, mohou výrazně urychlit výpočty AI a zároveň zvýšit celkovou efektivitu.

Trénování modelu umělé inteligence zahrnuje zpracování obrovských souborů dat a úpravu miliard nebo dokonce bilionů parametrů. Tento proces vyžaduje mimořádné výpočetní zdroje.

Velké jazykové modely se obvykle trénují pomocí klastrů složených ze stovek, tisíců nebo dokonce desítek tisíc grafických procesorů, které spolupracují týdny nebo měsíce.

Bez akcelerace pomocí GPU by byl trénink mnoha současných nejpokročilejších modelů AI ekonomicky nebo technicky nepraktický.

Mnoho lidí se domnívá, že GPU jsou nutné pouze při školení. Ve skutečnosti však inference také spotřebovává značné výpočetní zdroje.

Pokaždé, když uživatel odešle výzvu, vygeneruje obrázek nebo komunikuje s asistentem umělé inteligence, musí hardware provést miliardy výpočtů, aby vytvořil odpověď.

S rostoucím využíváním umělé inteligence vyžaduje obsluha milionů uživatelů současně často rozsáhlé flotily grafických procesorů rozmístěných ve více datových centrech.

Přední společnosti zabývající se umělou inteligencí provozují infrastrukturu v mimořádném měřítku. Velká nasazení často zahrnují tisíce akcelerátorů propojených ultrarychlými síťovými technologiemi.

Tyto clustery umožňují rychlejší trénování modelů AI, obsluhu většího počtu uživatelů a zachování přijatelné doby odezvy při vysoké poptávce.

Výsledné investice do infrastruktury vysvětlují, proč se GPU staly jedním z nejstrategičtějších zdrojů v odvětví umělé inteligence.

Budoucí hardware bude téměř jistě efektivnější. Specializované akcelerátory AI, lepší optimalizace softwaru a nové architektury čipů mohou snížit množství hardwaru potřebného pro danou pracovní zátěž.

Současně se modely umělé inteligence stále zvětšují a zvyšují své schopnosti. Rostoucí poptávka může kompenzovat mnohé zvýšení efektivity dosažené budoucími generacemi hardwaru.

V dohledné budoucnosti budou GPU a akcelerátory AI pravděpodobně i nadále důležitými součástmi globálního ekosystému AI.