Главный вывод
ИИ использует GPU, потому что современные нейронные сети выполняют огромные объемы параллельных вычислений. GPU созданы для одновременного выполнения множества операций, поэтому они необходимы для обучения и запуска больших моделей ИИ.
Содержание
Почему процессоров недостаточно для современного ИИ
Традиционные центральные процессоры чрезвычайно универсальны и отлично справляются с самыми разными вычислительными задачами. Они оптимизированы для последовательных операций, операционных систем, программного обеспечения для бизнеса, баз данных и множества других рабочих нагрузок.
Искусственный интеллект — это совсем другое дело. ИИ нуждается в графических процессорах (GPU), поскольку для обучения и запуска современных моделей требуется одновременное выполнение огромного количества математических операций. Такая нагрузка быстро выводит из строя обычные процессоры.
Хотя центральные процессоры остаются важнейшими компонентами систем искусственного интеллекта, они не могут эффективно обеспечивать огромные возможности параллельной обработки, необходимые для самых крупных современных моделей.
Сила параллельной обработки
Изначально графические процессоры были разработаны для рендеринга компьютерной графики. Рендеринг изображений требует одновременного выполнения аналогичных вычислений для миллионов пикселей, что делает параллельную обработку крайне важной.
Рабочие нагрузки ИИ обладают многими из этих характеристик. Нейронные сети выполняют большие матричные операции, которые могут быть распределены между тысячами вычислительных ядер одновременно.
Поскольку GPU содержат гораздо больше блоков параллельного выполнения, чем CPU, они могут значительно ускорить вычисления в области ИИ и повысить общую эффективность.
Обучение больших моделей искусственного интеллекта
Обучение модели искусственного интеллекта предполагает обработку огромных массивов данных и настройку миллиардов или даже триллионов параметров. Этот процесс требует огромных вычислительных ресурсов.
Большие языковые модели обычно обучаются с помощью кластеров, состоящих из сотен, тысяч или даже десятков тысяч графических процессоров, работающих вместе в течение недель или месяцев.
Без GPU-ускорения обучение многих современных моделей ИИ было бы экономически или технически нецелесообразным.
Для выводов также требуются графические процессоры
Многие полагают, что GPU нужны только в процессе обучения. На самом же деле вывод результатов также потребляет значительные вычислительные ресурсы.
Каждый раз, когда пользователь отправляет запрос, генерирует изображение или взаимодействует с помощником искусственного интеллекта, аппаратное обеспечение должно выполнить миллиарды вычислений, чтобы выдать ответ.
С ростом внедрения ИИ для обслуживания миллионов одновременных пользователей часто требуются огромные парки графических процессоров, распределенных по нескольким центрам обработки данных.
Почему компании устанавливают тысячи графических процессоров
Ведущие компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, используют инфраструктуру необычайных масштабов. В крупных развертываниях часто участвуют тысячи ускорителей, подключенных с помощью сверхскоростных сетевых технологий.
Эти кластеры позволяют быстрее обучать модели ИИ, обслуживать больше пользователей и поддерживать приемлемое время отклика при высоком спросе.
Инвестиции в инфраструктуру объясняют, почему GPU стали одним из самых стратегических ресурсов в индустрии ИИ.
Всегда ли ИИ будет нужно так много графических процессоров?
Будущее оборудование почти наверняка станет более эффективным. Специализированные ускорители ИИ, оптимизация программного обеспечения и новые архитектуры чипов могут уменьшить количество оборудования, необходимого для выполнения определенной рабочей нагрузки.
В то же время модели ИИ продолжают становиться все крупнее и мощнее. Растущий спрос может свести на нет многие достижения эффективности будущих поколений оборудования.
В обозримом будущем графические процессоры и ускорители ИИ, вероятно, останутся важнейшими компонентами глобальной экосистемы ИИ.