Ключ к проблеме ИИ

«Я не могу этого понять», — сказал Эндрю Ви, имеющий 30-летний опыт работы в сфере центров обработки данных и оборудования в Кремниевой долине.

Его озадачили и даже возмутили прогнозируемые потребности в энергии будущих суперкомпьютеров с искусственным интеллектом — машин, которые должны были стать движущей силой великого скачка человечества вперед.

Уи, занимавший руководящие должности в Apple и Meta, а сейчас возглавляющий отдел аппаратного обеспечения провайдера облачных услуг Cloudflare, считает, что текущий рост потребления энергии, необходимой для ИИ (по оценкам Всемирного экономического форума, он будет увеличиваться на 50% в год до 2030 года), является неустойчивым.

«Нам необходимо найти технические, политические и другие решения, чтобы совместно решить эту проблему», — сказал Уи.

Новый путь для ИИ-чипов

С этой целью команда Ви из Cloudflare тестирует совершенно новый тип чипа от стартапа Positron, основанного в 2023 году, который только что объявил о новом раунде инвестиций в размере 51,6 млн долларов .

Эти чипы потенциально могут быть гораздо более энергоэффективными, чем чипы от Nvidia, лидера отрасли в задачах вывода.

Это процесс генерации ответов ИИ на запросы пользователей. Хотя чипы Nvidia продолжат использоваться для обучения ИИ в обозримом будущем, более эффективный вывод может сэкономить компаниям десятки миллиардов долларов и соответствующее количество энергии.

По данным WSJ , существует не менее дюжины стартапов, занимающихся разработкой микросхем, которые конкурируют за право продавать поставщикам облачных вычислений индивидуально разработанные чипы логического вывода будущего.

Чип Ironwood был разработан Google специально для задач логического вывода. Фото: Google.

Google, Amazon и Microsoft также участвуют в игре, создавая ориентированные на вывод чипы для питания своих внутренних инструментов искусственного интеллекта и продажи их партнерам через облачные сервисы.

Чтобы достичь своих целей, производители новых ИИ-чипов используют «классическую» стратегию: перепроектирование чипов с нуля специально для нового класса задач, которые внезапно становятся важными в вычислительной технике.

Именно такова была формула развития видеокарт в прошлом, и именно благодаря ей Nvidia добилась своего нынешнего успеха. Потребовалось время, чтобы графические чипы были адаптированы для ИИ, но реальность такова, что они никогда не были идеальным решением.

«Узкое место»

Джонатан Росс, возглавлявший программу разработки чипов искусственного интеллекта в Google, рассказал, что основал стартап Groq, поскольку считал, что существует совершенно иной способ проектирования чипов, оптимизированный только для запуска мощных моделей искусственного интеллекта.

Groq утверждает, что ее чип также может обеспечивать производительность ИИ гораздо быстрее, чем лучший чип Nvidia, и, что важно, всего на треть меньше по мощности.

По словам Джордана Наноса, аналитика SemiAnalysis, это связано с его уникальной конструкцией, в которой память встроена внутрь, а не отделена, и вполне логично, что стартап может выполнять задачи вывода по более низкой цене, чем системы Nvidia.

Тем временем Positron использует другой подход к ускорению вывода. Стартап, сотрудничающий с Cloudflare, создал упрощённый чип с более узким набором возможностей, предназначенный исключительно для ускорения выполнения задач.

Ожидается, что система Positron следующего поколения будет напрямую конкурировать с чипом Nvidia следующего поколения под названием Vera Rubin. Согласно планам Nvidia, чип Positron будет в 2-3 раза эффективнее и обеспечит в 3-6 раз большую мощность на единицу входной мощности, заявил Митеш Агравал, генеральный директор Positron.

Новое поколение чипов Positron упрощено и обладает более узким набором возможностей, направленных только на ускорение выполнения задач. Фото: Positron.

В истории вычислительной техники общеизвестно, что всякий раз, когда инженеры-разработчики оборудования находят способ сделать что-то быстрее или эффективнее, программисты и потребители ищут, как использовать все эти новые преимущества в производительности.

Марк Ломейер, вице-президент по ИИ и вычислительной инфраструктуре в Google Cloud, отметил, что поскольку потребители и компании внедряют новые, более требовательные модели ИИ, это означает, что независимо от того, насколько эффективнее его команда сможет предоставлять ИИ, спрос на него не иссякнет.

Как и большинство других крупных поставщиков решений на базе ИИ, Google работает над поиском радикально новых способов генерации энергии для систем электропитания, включая ядерную и термоядерную энергетику.

Хотя новые чипы могут помочь отдельным компаниям повысить эффективность внедрения ИИ, отрасль в целом по-прежнему потребляет всё больше энергии. Как отмечается в недавнем отчёте Anthropic, это означает, что основным узким местом для будущих разработок ИИ может стать именно производство энергии, а не центры обработки данных и чипы.

Источник: https://znews.vn/chia-khoa-cho-van-de-cua-ai-post1572212.html