Reti di elaborazione decentralizzate per affrontare la carenza di GPU nell'AI: Messari

Il boom dell'intelligenza artificiale sta spingendo al limite l'industria manifatturiera dei chip, portando a una carenza di GPU, le unità di elaborazione di base che alimentano i modelli di machine learning (ML). 

Secondo la società specializzata in dati e ricerche crittografiche Messari, le reti di calcolo decentralizzate potrebbero rappresentare una soluzione già pronta.

Domanda crescente e requisiti GPU

Un nuovo rapporto di Messari esamina le sfide affrontate dai produttori di chip come Nvidia che stanno lottando per tenere il passo con la domanda sulla scia della mania dell'IA. TI costi elevati e la limitata disponibilità di chip pongono preoccupazioni per la futura implementazione delle applicazioni AI.

Il settore dell'intelligenza artificiale dipende dalle GPU che sono "essenziali per l'addestramento e l'interrogazione dei modelli ML", afferma Messari. Il picco delle vendite ha impedito ai produttori di tenere il passo, portando a una carenza.

Tuttavia, potrebbe esserci una luce alla fine del tunnel, poiché una soluzione potrebbe già esistere sotto forma di reti di elaborazione decentralizzate.

"Le reti di calcolo decentralizzate offrono una soluzione promettente collegando entità con potenza di calcolo inattiva, mitigando la carenza di GPU", ha twittato Messari su Mercoledì.

Esistono numerosi progetti di calcolo di criptovaluta che potrebbero intervenire per aiutare a soddisfare la domanda.

Sul versante della formazione e della messa a punto del modello puntano Messari Gensyn ed Insieme. Sul lato dell'inferenza del modello, i progetti pubblicizzati da Messari includono Giza, Rendere, CatenaML, Laboratori del modulo ed Bittensore.

Lo sono le reti di calcolo più generiche Akash, Complimenti, iExec, Verbit, Baccalà ed Flusso.

Secondo Messari, sfruttando la potenza delle GPU inattive, è possibile alleviare la domanda di GPU di fascia alta, riducendo i costi e migliorando l'accessibilità per gli sviluppatori di intelligenza artificiale.

Un sacco di patatine

Una recente rapporto dalla società di ricerca TrendForce, rivela che ChatGPT potrebbe richiedere oltre 30,000 GPU da Nvidia, per elaborare in modo efficiente i suoi dati di addestramento.

Le stime di TrendForce si basano sulle capacità computazionali di A100 di Nvidia scheda grafica, con un prezzo compreso tra $ 10,000 e $ 15,000. Nvidia è in grado di generare entrate sostanziali, raggiungendo potenzialmente $ 300 milioni, a causa dell'elevata domanda alimentata da ChatGPT.

La domanda di GPU nell'IA sta registrando una crescita esponenziale man mano che i modelli ML diventano più complessi, richiedendo modelli di parametri più grandi e una maggiore potenza di calcolo. L'avvento dei trasformatori e la loro applicazione nella modellazione del linguaggio ha ulteriormente amplificato i requisiti computazionali, raddoppiando questi requisiti ogni 3-6 mesi. 

Una delle sfide chiave in #AI è la carenza di GPU, essenziali per l'addestramento e l'interrogazione dei modelli ML.

Le reti di calcolo decentralizzate offrono una soluzione promettente collegando entità con potenza di calcolo inattiva, mitigando la carenza di GPU. pic.twitter.com/vQpYD8glvY

- Messari (@MessariCrypto) 21 Giugno 2023

Tensioni politiche e limitazioni all'offerta della GPU

A Blog di Città Nuova sul calcolo decentralizzato in AI e ML lo suggerisce tensioni politiche contribuire ai vincoli nella fornitura di GPU. La produzione di semiconduttori si basa su un complesso insieme di fattori meccanici, fisici, chimici, logistici e commerciali. 

Taiwan, che rappresenta il 63% del mercato della fonderia di semiconduttori, detiene una roccaforte nella catena di fornitura globale. Tuttavia, le tensioni geopolitiche tra Stati Uniti e Cina creano incertezze e potenziali minacce per l'industria dei semiconduttori, evidenziando la necessità di catene di approvvigionamento diversificate.

Il blog conferma inoltre che i fornitori di servizi cloud, come AWS, GCP e Azure, offrono il noleggio di GPU ma hanno bisogno di aiuto con prezzi e disponibilità. 

Le continue relazioni irritabili tra Stati Uniti e Cina rappresentano quindi un'opportunità significativa per le reti di elaborazione decentralizzate.

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• Fonte: https://metanews.com/decentralized-compute-networks-to-tackle-gpu-shortage-in-ai-messari/