Ключовий висновок
ШІ використовує GPU, тому що сучасні нейронні мережі виконують величезні обсяги паралельних обчислень. GPU створені для одночасного виконання багатьох операцій, тому вони необхідні для навчання і запуску великих моделей ШІ.
Зміст
Чому процесорів недостатньо для сучасного ШІ
Традиційні процесори надзвичайно універсальні і чудово справляються з широким спектром обчислювальних завдань. Вони оптимізовані для послідовних операцій, операційних систем, бізнес-програм, баз даних і незліченної кількості інших робочих навантажень.
Штучний інтелект — це інша справа. ШІ потребує графічних процесорів (GPU), оскільки для навчання та запуску сучасних моделей необхідно одночасно виконувати величезну кількість математичних операцій. Такий тип навантаження швидко перевантажує звичайні процесори.
Хоча процесори залишаються важливими компонентами систем штучного інтелекту, вони не можуть ефективно забезпечувати масові можливості паралельної обробки, яких потребують найбільші сучасні моделі.
Потужність паралельної обробки
Графічні процесори спочатку були розроблені для рендерингу комп'ютерної графіки. Рендеринг зображень вимагає виконання подібних обчислень над мільйонами пікселів одночасно, що робить паралельну обробку дуже важливою.
Робочі навантаження ШІ мають багато з цих характеристик. Нейронні мережі виконують великі матричні операції, які можуть бути розподілені між тисячами обчислювальних ядер одночасно.
Оскільки графічні процесори містять набагато більше блоків паралельного виконання, ніж центральні процесори, вони можуть значно прискорити обчислення ШІ, одночасно підвищуючи загальну ефективність.
Навчання великих AI-моделей
Навчання ШІ-моделі передбачає обробку величезних масивів даних і коригування мільярдів або навіть трильйонів параметрів. Цей процес вимагає надзвичайних обчислювальних ресурсів.
Великі мовні моделі зазвичай навчаються за допомогою кластерів, що складаються з сотень, тисяч або навіть десятків тисяч графічних процесорів, які працюють разом протягом тижнів або місяців.
Без прискорення графічних процесорів навчання багатьох найсучасніших моделей ШІ було б економічно або технічно недоцільним.
Висновок також потребує графічних процесорів
Багато хто вважає, що графічні процесори потрібні лише під час навчання. Насправді ж, висновок також споживає значні обчислювальні ресурси.
Щоразу, коли користувач надсилає запит, генерує зображення або взаємодіє зі штучним інтелектом, апаратне забезпечення має виконати мільярди обчислень, щоб отримати відповідь.
З ростом впровадження штучного інтелекту обслуговування мільйонів одночасних користувачів часто вимагає величезних парків графічних процесорів, розподілених між кількома центрами обробки даних.
Чому компанії розгортають тисячі графічних процесорів
Провідні компанії в галузі штучного інтелекту експлуатують інфраструктуру в надзвичайних масштабах. Великі розгортання часто включають тисячі прискорювачів, з'єднаних за допомогою надшвидких мережевих технологій.
Ці кластери дозволяють моделям ШІ швидше навчатися, обслуговувати більшу кількість користувачів і підтримувати прийнятний час відгуку в умовах високого попиту.
Інвестиції в інфраструктуру пояснюють, чому графічні процесори стали одним з найбільш стратегічних ресурсів в індустрії ШІ.
Чи завжди ШІ буде потрібно стільки графічних процесорів?
Майбутнє обладнання майже напевно стане більш ефективним. Спеціалізовані прискорювачі ШІ, покращена оптимізація програмного забезпечення та нові архітектури чіпів можуть зменшити кількість обладнання, необхідного для виконання певного робочого навантаження.
Водночас моделі штучного інтелекту продовжують ставати все більшими і потужнішими. Зростаючий попит може нівелювати багато досягнень у підвищенні ефективності, досягнутих майбутніми поколіннями апаратного забезпечення.
У найближчому майбутньому графічні процесори та прискорювачі ШІ, ймовірно, залишатимуться важливими компонентами глобальної екосистеми ШІ.