Ključna ugotovitev
AI uporablja GPU-je, ker sodobne nevronske mreže izvajajo ogromne količine vzporednih izračunov. GPU-ji so zasnovani za izvajanje številnih operacij hkrati, zato so bistveni za učenje in poganjanje velikih modelov AI.
Vsebina
Zakaj procesorji niso dovolj za sodobno umetno inteligenco
Tradicionalni procesorji so izjemno vsestranski in so odlični pri izvajanju najrazličnejših računalniških nalog. Optimizirani so za zaporedne operacije, operacijske sisteme, poslovno programsko opremo, zbirke podatkov in nešteto drugih delovnih obremenitev.
Umetna inteligenca je drugačna. AI potrebuje grafične procesorje (GPU), saj usposabljanje in izvajanje sodobnih modelov zahteva sočasno izvajanje ogromnega števila matematičnih operacij. Takšna obremenitev hitro preobremeni običajne procesorje.
Čeprav so procesorji še vedno bistveni sestavni deli sistemov umetne inteligence, ne morejo učinkovito zagotavljati obsežnih zmogljivosti za vzporedno obdelavo, ki jih zahtevajo današnji največji modeli.
Moč vzporedne obdelave
Grafični procesorji so bili prvotno razviti za upodabljanje računalniške grafike. Pri upodabljanju slik je treba podobne izračune opraviti na milijonih slikovnih pik hkrati, zato je vzporedna obdelava bistvenega pomena.
Delovne obremenitve z umetno inteligenco imajo veliko teh značilnosti. Nevronske mreže izvajajo velike matrične operacije, ki se lahko razdelijo na več tisoč procesnih jeder hkrati.
Ker grafični procesorji vsebujejo veliko več vzporednih izvajalnih enot kot centralni procesorji, lahko močno pospešijo izračune umetne inteligence in hkrati izboljšajo splošno učinkovitost.
Usposabljanje velikih modelov umetne inteligence
Usposabljanje modela umetne inteligence vključuje obdelavo ogromnih zbirk podatkov in prilagajanje milijard ali celo bilijonov parametrov. Ta proces zahteva izjemne računalniške vire.
Veliki jezikovni modeli se običajno usposabljajo v gručah, sestavljenih iz več sto, tisoč ali celo deset tisoč grafičnih procesorjev, ki skupaj delajo več tednov ali mesecev.
Brez pospeševanja s pomočjo grafičnih procesorjev bi bilo usposabljanje številnih današnjih najnaprednejših modelov umetne inteligence ekonomsko ali tehnično neizvedljivo.
Za sklepanje so potrebni tudi grafični procesorji
Mnogi domnevajo, da so grafični procesorji potrebni le med usposabljanjem. V resnici pa tudi sklepanje porabi veliko računalniških virov.
Vsakič, ko uporabnik pošlje poziv, ustvari sliko ali komunicira s pomočnikom umetne inteligence, mora strojna oprema opraviti na milijarde izračunov, da pripravi odgovor.
Zaradi vse večjega uveljavljanja umetne inteligence je za strežbo milijonom hkratnih uporabnikov pogosto potrebna velika flota grafičnih procesorjev, razporejenih po več podatkovnih središčih.
Zakaj podjetja uporabljajo na tisoče grafičnih procesorjev
Vodilna podjetja za umetno inteligenco upravljajo infrastrukturo v izjemnem obsegu. Velike namestitve pogosto vključujejo na tisoče pospeševalnikov, povezanih z izjemno hitrimi omrežnimi tehnologijami.
Te gruče omogočajo hitrejše usposabljanje modelov umetne inteligence, servisiranje večjega števila uporabnikov in ohranjanje sprejemljivega odzivnega časa pri velikem povpraševanju.
Posledične naložbe v infrastrukturo pojasnjujejo, zakaj so grafični procesorji postali eden najbolj strateških virov v industriji umetne inteligence.
Ali bo umetna inteligenca vedno potrebovala toliko grafičnih procesorjev?
Prihodnja strojna oprema bo skoraj zagotovo postala učinkovitejša. Specializirani pospeševalniki umetne inteligence, izboljšana optimizacija programske opreme in nove arhitekture čipov lahko zmanjšajo količino strojne opreme, potrebne za določeno delovno obremenitev.
Hkrati modeli umetne inteligence postajajo vse večji in zmogljivejši. Naraščajoče povpraševanje lahko izniči številne izboljšave učinkovitosti, ki jih bodo dosegle prihodnje generacije strojne opreme.
V bližnji prihodnosti bodo grafični procesorji in pospeševalniki umetne inteligence verjetno ostali ključni sestavni deli svetovnega ekosistema umetne inteligence.