Вивчаємо альтернативи АІ-чіпам на тлі дефіциту графічних процесорів Nvidia

Оскільки попит на ШІ зростає, графічні процесори, такі як A100 та H100 від Nvidia, стають дефіцитними. Компанії вивчають альтернативи, такі як ПЛІС, графічні процесори AMD, TPU, децентралізовані маркетплейси та оптимізовані для завдань ШІ процесори.

У січні 2024 року компанія Blackstone оголосила про свій амбітний план побудови імперії даних ШІ вартістю 25 мільярдів доларів, а незабаром за нею послідувала OpenAI зі своїм проектом суперкомп’ютера Stargate вартістю 100 мільярдів доларів. Ці великі підприємства підкреслюють глобальну гонку за капіталізацією швидкого розширення технологій ШІ, яка, за прогнозами, досягне 827 мільярдів доларів до 2030 року. Однак на тлі цього сплеску з’явилося критично важливе вузьке місце: графічні процесори.

Nvidia, найбільший у світі виробник графічних процесорів, стикається з величезним попитом на свої моделі A100 та H100. Хоча гіпермасштабуючі сервіси, такі як AWS та Google Cloud, можуть забезпечити ці графічні процесори, багато менших компаній та дослідників залишаються в довгих списках очікування. Цей дефіцит призвів до необхідності вивчення життєздатних альтернатив для чіпсетів ШІ.

Польові програмовані вентильні матриці (ПЛІС)

ПЛІС пропонують гнучкість та ефективність для задач ШІ та машинного навчання. Ці перепрограмовані інтегральні схеми можна налаштувати під конкретні додатки, що робить їх гарною альтернативою для паралельної обробки. Хоча ПЛІС є економічно ефективними і мають низьку затримку, вони вимагають високого рівня інженерного досвіду, що може збільшити початкові витрати.

Графічні процесори AMD

Графічні процесори AMD, такі як серія Instinct MI300, набувають все більшої популярності як економічно ефективне рішення для боротьби з домінуванням Nvidia. Завдяки таким функціям, як архітектура GCN та підтримка відкритих стандартів, графічні процесори AMD є привабливим варіантом для робочих навантажень ШІ, особливо для компаній, які шукають альтернативу Nvidia.

Тензорні процесори (TPU)

Розроблені компанією Google, TPU призначені для ефективного виконання завдань машинного навчання. Ці ASIC оптимізовані для нейромережевих обчислень і є енергоефективними, що робить їх надійною альтернативою графічним процесорам. Однак наразі вони доступні лише в Google Cloud.

Децентралізовані маркетплейси

Децентралізовані маркетплейси пропонують інше рішення, використовуючи ресурси графічних процесорів, що простоюють, з різних джерел, таких як академічні установи або приватні особи. Ці платформи надають доступ до графічних процесорів споживчого класу, які можуть працювати з малими та середніми проектами AI/ML, зменшуючи навантаження на високопродуктивні графічні процесори професійного класу.

Процесори для ШІ

Хоча CPU менш ефективні для ШІ через обмежену пропускну здатність, постійні зусилля спрямовані на те, щоб зробити їх більш придатними для додатків ШІ. Певні робочі навантаження, такі як обробка природної мови та складні статистичні обчислення, краще підходять для CPU, що робить їх варіантом для конкретних випадків використання.

Висновок

Нинішній дефіцит графічних процесорів не зникне найближчим часом, але інноваційні альтернативи, такі як ПЛІС, графічні процесори AMD, TPU, децентралізовані ринки та оптимізовані CPU дають надію. Оскільки технологія ШІ продовжує розвиватися, ці альтернативи можуть зіграти вирішальну роль у формуванні майбутнього розвитку ШІ.

Наш творець. створює дивовижні колекції NFT!
Підтримайте редакторів - Bitcoin_Man (ETH) / Bitcoin_Man (TON)

Binance Free $100 (ексклюзив): Скористайтеся цим посиланням щоб зареєструватися та отримати 100 доларів США безкоштовно та 10% знижки на комісію Binance Futures за перші місяці (Правила та умови). 

Bitget - Скористайтеся цим посиланням. Скористайтеся Центром винагород і виграйте до 5027 USDT!(Огляд)

Реєстрація БЕЗ РИЗИКУ САНКЦІЙ на біржі Bybit: Скористайтеся цим посиланням всі можливі знижки на комісійні та бонуси до $30 030 включно) Якщо ви реєструєтеся через додаток, то під час реєстрації просто введіть у полі посилання: WB8XZ4 - (посібник)