Навіщо АІ так багато графічних процесорів

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 зовсім інше. Навчання та запуск сучасних моделей ШІ вимагає одночасного виконання величезної кількості математичних операцій. Таке 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.

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 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.

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.

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.

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.