Meta avalikustab tehisintellekti kujutise segmenteerimise mudeli, SAM

Alphabet Inc Google on jaganud teavet superarvutite kohta, mida ta kasutab AI mudelite koolitamiseks, väites, et need on energiasäästlikud ja kiiremad kui Nvidia oma A100 kiip. Google on tootnud oma kohandatud kiibi nimega Tensor Processing Unit (TPU), mis on neljandas põlvkonnas.

Tehnikagigandi sõnul kasutab ettevõte kiipe enam kui 90% ettevõtte tehisintellekti koolitustööst. Google lisab kiibile andmete edastamise mudelite kaudu, et muuta need praktiliseks selliste ülesannete puhul nagu inimestega sarnased tekstid või piltide genereerimine.

Ideaalis TPU-d on disainitud süvanärvivõrkude (DNN) järeldusfaasi kiirendamiseks, mida kasutatakse paljudes masinõpperakendustes, nagu pildituvastus, kõnetuvastus, loomuliku keele töötlemine ja palju muud. TPU-sid kasutatakse ka DNN-ide treenimiseks.

Loe ka: Twitter seaduslikus kuumas vees, kuna Saksamaa ähvardab trahvi

Teisipäeval Google avaldas teadusliku artikli selgitades, kuidas ta on nöörinud üle 4 kiibi. Ettevõtte sõnul kasutas ta eritellimusel väljatöötatud optilisi lüliteid, et viia üksikud masinad ühte kohta.

Teaduslikus artiklis ütles Google, et võrreldava suurusega süsteemide puhul on selle kiibid kuni 1.7 korda kiiremad ja 1.9 korda energiatõhusamad kui Nvidia A100 kiibil põhinev süsteem, mis oli turul samaaegselt neljanda põlvkonna TPU-ga.

Vaja on rohkem täiustusi

Analüütikud on seisukohal, et andmete järeldamiskiipide turg kasvab kiiresti, kui ettevõtted seda teevad AI-tehnoloogia oma toodetesse. Sellised ettevõtted nagu Google tegelevad aga juba selle kallal, kuidas hoida kaane all sellega kaasnevaid lisakulusid ning üks kuludest on elekter.

Suured keelemudelid, mis juhivad selliseid tooteid nagu Google Bard või OpenAI ChatGPT on tohutult kasvanud. Tegelikult on need ühele kiibile salvestamiseks liiga suured.

Sellisena on nende ühenduste parandamine muutunud tehisintellekti superarvuteid tootvate ettevõtete vahelise konkurentsi võtmepunktiks.

Lisaks on need mudelid jagatud tuhandete kiipide vahel ja töötavad koos nädalaid või kauem, et mudelit koolitada.

Google'i seni kõige olulisem avalikustatud keelemudel, PaLM, on koolitatud, jagades selle 4 päeva jooksul kaheks 000-st kiibist superarvutist.

Ettevõtte sõnul muudavad selle superarvutid hõlpsaks kiipide vaheliste ühenduste konfigureerimise lennult.

"Vooluringi vahetamine muudab ebaõnnestunud komponentide ümbersuunamise lihtsaks," ütles Google'i kolleeg Norm Jouppi ja Google'i austatud insener David Patterson süsteemi blogipostituses.

"See paindlikkus võimaldab meil isegi superarvutite vastastikuse ühenduse topoloogiat muuta, et kiirendada ML (masinõppe) mudeli jõudlust."

Google’i järgi võrdlust pole

Nvidia domineerib tohutute andmemahtudega AI-mudelite koolitamise turul. Pärast nende mudelite väljaõpetamist hakatakse neid aga laiemalt kasutama nn järelduste tegemiseks, tehes selliseid ülesandeid nagu tekstivastuse genereerimine viipadele ja otsustamine, kas pilt sisaldab kassi.

Peamine tarkvara stuudiod kasutavad praegu Nvidia A100 protsessoreid. A100 kiibid on kõige sagedamini kasutatavad kiibid, mida arendusstuudio AI masinõppe töökoormuste jaoks kasutab.

. A100 sobib masinõppemudelite jaoks, mis kasutavad selliseid elektritööriistu nagu ChatGPT, BingAIvõi stabiilne difusioon. See suudab üheaegselt teha palju lihtsaid arvutusi, mis on oluline koolitamiseks ja närvivõrgu mudelite kasutamiseks.

Kuigi Nvidia lükkas kommentaaritaotlused tagasi Reuters, Google ütles, et nad ei võrdle oma neljandat põlvkonda Nvidia praeguse lipulaeva H100 kiibiga, kuna see tuli turule pärast Google'i kiipi ja on tehtud uuema tehnoloogiaga.

Google ütles ka, et ettevõttel on "terve tulevaste näpunäidete torustik", ilma täpsemaid üksikasju andmata, kuid vihjas, et see võib töötada uue TPU kallal, mis konkureerib Nvidia H100-ga.

Kuigi Google avaldab oma superarvuti kohta alles nüüd üksikasju, on see ettevõttes võrgus olnud alates 2020. aastast Oklahomas Mayesi maakonnas asuvas andmekeskuses.

Google ütles, et startup Midjourney kasutas süsteemi oma mudeli väljaõpetamiseks, mis genereerib värskeid pilte pärast mõnesõnalise teksti sisestamist.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://metanews.com/meta-unveils-ai-image-segmentation-model-sam/