Gamins pačios. Garsios kompanijos žada konkuruoti su NVIDIA DI lustų rinkoje ()
Šiais metais „Meta“ bendrovė savo duomenų apdorojimo centruose įdiegs antros kartos dirbtinio intelekto lustais pagrįstas sistemas, rašo „Reuters“.
Prisijunk prie technologijos.lt komandos!
Laisvas grafikas, uždarbis, daug įdomių veiklų. Patirtis nebūtina, reikia tik entuziazmo.
Sudomino? Užpildyk šią anketą!
Vis daugiau technologijų bendrovių pereina prie vertikaliai integruotų dirbtinio intelekto sistemų, paremtų savo pačių aparatine įranga, o ne retais ir brangiais NVIDIA, AMD ir kitų trečiųjų šalių gamintojų greitintuvais, kūrimo.
Praėjusiais metais paskelbta „Meta“ antrosios kartos dirbtinio intelekto mikroschema gali padėti bendrovei sumažinti priklausomybę nuo NVIDIA dirbtinio intelekto greitintuvų, kurie užėmė daugiau nei 70 proc. dirbtinio intelekto rinkos, ir geriau kontroliuoti vis didėjančias dirbtinio intelekto sąnaudas.
Bendrovei reikia padidinti skaičiavimo galią generatyvinio dirbtinio intelekto produktams, kuriuos ji diegia „Facebook“, „Instagram“, ir „WhatsApp“, taip pat išmaniuosiuose įrenginiuose.
Pasak analitinės bendrovės „SemiAnalysis“ lustų rinkos grupės įkūrėjo Dylano Matelio, tokiu mastu, kokiu veikia „Meta“, sėkmingai įdiegus nuosavą lustą būtų galima sutaupyti šimtus milijonų dolerių per metus energijos sąnaudų, taip pat milijardus dolerių perkant lustus.
Praėjusį mėnesį „Meta“ generalinis direktorius Markas Zuckerbergas sakė, kad iki 2024 m. pabaigos bendrovė planuoja gauti apie 350 000 pavyzdinių NVIDIA H100 greitintuvų.
Kartu su kitomis sistemomis, pasak jo, „Meta“ galės sukaupti skaičiuojamąją galią, prilygstančią 600 000 H100 greitintuvų.
Primename, kad anksčiau „Meta“ jau buvo sukūrusi savo dirbtinio intelekto lustus, tačiau 2022 m. bendrovės vadovybė nusprendė atsisakyti pirmosios kartos lusto. Vietoj to bendrovė nusprendė už milijardus dolerių įsigyti NVIDIA grafinius procesorius.
Naujasis lustas, kurio vidinis kodinis pavadinimas „Artemis“, kaip ir jo pirmtakas, galės būti naudojamas tik jau apmokytiems neuroniniams tinklams paleisti, bet ne jiems mokyti.
Mikroschema, kuri paleis jau apmokytus neuroninius tinklus, gali būti gerokai efektyvesnė atliekant „Meta“ užduotis nei daug energijos reikalaujančios NVIDIA mikroschemos.
Trečiųjų šalių lustai vis dar bus naudojami dirbtiniam intelektui mokyti, tačiau praėjusiais metais buvo pranešta, kad „Meta“ taip pat dirba su ambicingesniu lustu, kuris galėtų mokyti ir paleisti neuroninius tinklus.
Kitos didžiosios technologijų bendrovės – „Amazon“, „Google“ ir „Microsoft“ – taip pat kuria savo lustus tam tikroms dirbtinio intelekto užduotims atlikti. „Google“ ir „Amazon“ jau seniai gamina lustus savo duomenų centrams.
Praėjusių metų pabaigoje „Google“ pristatė savo sparčiausią dirbtinio intelekto greitintuvą „Cloud TPU v5p“, o „Amazon“ išleido „Trainium2“ greitintuvus, skirtus dideliems dirbtinio intelekto modeliams mokyti.
Kompanija „Microsoft“ stengiasi neatsilikti ir sukūrė AI greitintuvą „Maia 100“ bei procesorių „Cobalt 100 Arm“ – abu šie lustai skirti DI užduotims spartinti.
