Изучение альтернатив чипам искусственного интеллекта на фоне дефицита графических процессоров Nvidia

По мере роста спроса на ИИ таких графических процессоров, как A100 и H100 от Nvidia, становится все меньше. Компании изучают альтернативы, такие как FPGA, GPU AMD, TPU, децентрализованные рынки и оптимизированные CPU для задач ИИ.

В январе 2024 года компания Blackstone объявила о своем амбициозном плане по созданию империи ИИ-данных стоимостью 25 миллиардов долларов, а OpenAI вскоре последовала за ней, представив проект суперкомпьютера Stargate стоимостью 100 миллиардов долларов. Эти крупные проекты подчеркивают глобальную гонку за выгоду от стремительного развития технологий ИИ, объем которых, по прогнозам, к 2030 году достигнет 827 миллиардов долларов. Однако на фоне этого всплеска возникло критическое узкое место: графические процессоры.

Nvidia, крупнейший в мире производитель графических процессоров, сталкивается с чрезмерным спросом на свои модели A100 и H100. В то время как гипермасштабируемые компании, такие как AWS и Google Cloud, могут получить эти графические процессоры, многие небольшие предприятия и исследователи остаются в длинных списках ожидания. Этот дефицит привел к необходимости поиска жизнеспособных альтернатив для чипсетов искусственного интеллекта.

Полевые программируемые вентильные массивы (ППВМ)

ПЛИС обеспечивают гибкость и эффективность при решении задач ИИ и машинного обучения. Эти перепрограммируемые интегральные схемы можно настраивать под конкретные приложения, что делает их хорошей альтернативой для параллельной обработки данных. Хотя ПЛИС экономически эффективны и имеют низкую задержку, они требуют высокой квалификации инженеров, что может увеличить первоначальные затраты.

Графические процессоры AMD

Графические процессоры AMD, такие как серия Instinct MI300, набирают обороты в качестве экономического решения для борьбы с доминирующей Nvidia. Благодаря таким особенностям, как архитектура GCN и поддержка открытых стандартов, Графические процессоры AMD являются привлекательным вариантом для рабочих нагрузок ИИ, особенно для компаний, которые ищут альтернативу Nvidia.

Блоки тензорной обработки (TPU)

Разработанные компанией Google, TPU предназначены для эффективного решения задач машинного обучения. Эти ASIC оптимизированы для вычислений нейронных сетей и энергоэффективны, что делает их надежной альтернативой GPU. Однако в настоящее время они доступны только в Google Cloud.

Децентрализованные торговые площадки

Децентрализованные рынки предлагают другое решение, используя незадействованные ресурсы GPU из различных источников, таких как академические институты или частные лица. Эти платформы позволяют получить доступ к GPU потребительского класса, которые могут справиться с небольшими и средними проектами AI/ML, ослабляя давление на высококлассные GPU профессионального уровня.

Процессоры для ИИ

Несмотря на то, что центральные процессоры менее эффективны для ИИ из-за ограниченной пропускной способности, ведутся работы по повышению их пригодности для приложений ИИ. Определенные рабочие нагрузки, такие как обработка естественного языка и сложные статистические вычисления, Лучше подходят для ЦП, что делает их оптимальным вариантом для конкретных случаев использования.

Заключение

Дефицит GPU в ближайшее время не исчезнет, но инновационные альтернативы, такие как FPGA, AMD GPU, TPU, децентрализованные рынки и оптимизированные CPU, дают надежду. По мере развития технологий ИИ эти альтернативы могут сыграть решающую роль в формировании будущего развития ИИ.

Наш творец. Создает удивительные коллекции NFT! Поддержите редакцию - Bitcoin_Man / Who Is Pepe

Binance Free $100 (эксклюзив): Воспользуйтесь этой ссылкой, чтобы зарегистрироваться и получить 100 долларов США бесплатно и 10% скидки на комиссию Binance Futures за первые месяцы (Правила и условия). 

Bitget - Воспользуйтесь этой ссылкой. Воспользуйтесь Центром вознаграждений и выиграйте до 5027 USDT!  (Обзор)

Регистрация БЕЗ РИСК САНКЦИЙ на бирже Bybit: Воспользуйтесь этой ссылкой все возможные скидки на комиссионные и бонусы до $30 030 включительно) Если вы регистрируетесь через приложение, то при регистрации просто введите в поле ссылку: WB8XZ4 - (руководство)

Источник — Переведено и опубликовано ✓