Miks AI vajab nii palju GPUsid

Traditsioonilised protsessorid on äärmiselt mitmekülgsed ja paistavad silma mitmesuguste arvutusülesannete täitmisel. Need on optimeeritud järjestikuste operatsioonide, operatsioonisüsteemide, äritarkvara, andmebaaside ja lugematute muude töökoormuste jaoks.

Tehisintellekt on teistsugune. Kaasaegsete tehisintellekti mudelite treenimine ja käivitamine nõuab tohutu hulga matemaatiliste operatsioonide samaaegset sooritamist. Selline töökoormus koormab kiiresti tavapäraseid protsessoreid.

Kuigi protsessorid on endiselt tehisintellekti süsteemide olulised komponendid, ei suuda nad tõhusalt pakkuda massiivseid paralleelseid töötlemisvõimalusi, mida tänapäeva suurimad mudelid nõuavad.

GPUd töötati algselt välja arvutigraafika renderdamiseks. Piltide renderdamine nõuab sarnaste arvutuste tegemist miljonite pikslitega samal ajal, mistõttu on paralleelne töötlemine hädavajalik.

Tehisintellekti töökoormustel on palju selliseid omadusi. Neuronivõrgud teostavad suuri maatriksoperatsioone, mida saab jagada tuhandete protsessori südamike vahel samaaegselt.

Kuna GPU-d sisaldavad palju rohkem paralleelseid täitmisüksusi kui protsessorid, võivad nad oluliselt kiirendada tehisintellekti arvutusi, parandades samal ajal üldist tõhusust.

Tehisintellekti mudeli treenimine hõlmab tohutute andmekogumite töötlemist ja miljardite või isegi triljonite parameetrite kohandamist. See protsess nõuab erakordseid arvutusressursse.

Suurte keelemudelite treenimiseks kasutatakse tavaliselt klastreid, mis koosnevad sadadest, tuhandetest või isegi kümnetest tuhandetest GPUdest, mis töötavad koos nädalaid või kuid.

Ilma GPU kiirenduseta oleks paljude tänapäeva kõige arenenumate tehisintellekti mudelite treenimine majanduslikult või tehniliselt ebapraktiline.

Paljud inimesed eeldavad, et GPUd on vajalikud ainult koolituse ajal. Tegelikkuses kulutab ka järelduste tegemine märkimisväärseid arvutusressursse.

Iga kord, kui kasutaja esitab päringu, loob pildi või suhtleb tehisintellekti assistendiga, peab riistvara tegema miljardeid arvutusi, et saada vastus.

Kuna tehisintellekti kasutuselevõtt kasvab, nõuab miljonite samaaegsete kasutajate teenindamine sageli suuri GPU-de parke, mis on jaotatud mitmesse andmekeskusesse.

Juhtivad tehisintellekti ettevõtted kasutavad infrastruktuuri erakordse ulatusega. Suured rakendused hõlmavad sageli tuhandeid kiirendeid, mis on ühendatud ülikiirete võrgutehnoloogiate abil.

Need klastrid võimaldavad tehisintellekti mudeleid kiiremini koolitada, teenindada rohkem kasutajaid ja säilitada suure nõudluse korral vastuvõetavat reageerimisaega.

Sellest tulenevad infrastruktuuriinvesteeringud selgitavad, miks GPUdest on saanud üks strateegilisemaid ressursse tehisintellekti tööstuses.

Tulevane riistvara muutub peaaegu kindlasti tõhusamaks. Spetsiaalsed tehisintellekti kiirendid, täiustatud tarkvara optimeerimine ja uued kiibiarhitektuurid võivad vähendada konkreetse töökoormuse jaoks vajaliku riistvara hulka.

Samal ajal muutuvad tehisintellekti mudelid üha suuremaks ja võimekamaks. Kasvav nõudlus võib tasakaalustada paljud tulevaste riistvarapõlvkondade saavutatud tõhususe kasvu.

Lähitulevikus jäävad GPU-d ja AI-kiirendid tõenäoliselt globaalse AI-ökosüsteemi kriitilisteks komponentideks.