AI の GPU 不足に対処するための分散型コンピューティング ネットワーク: Messari

AI の GPU 不足に対処するための分散型コンピューティング ネットワーク: Messari

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人工知能のブームにより、チップ製造業界は限界に達しており、機械学習 (ML) モデルを駆動する基本的な処理ユニットである GPU の不足につながっています。 

暗号通貨研究およびデータ専門会社 Messari によると、分散型コンピューティング ネットワークは既製のソリューションを提供する可能性があります。

需要とGPU要件の増大

メッサーリの新しいレポートでは、AI マニアの影響で需要に追いつくのに苦労している Nvidia などのチップメーカーが直面している課題を調査しています。 T高コストと限られたチップの入手可能性は、AI アプリケーションの将来の展開に懸念をもたらします。

AI 業界は、「ML モデルのトレーニングとクエリに不可欠」な GPU に依存していると Messari 氏は言います。 売上の急増によりメーカーが対応できなくなり、品薄状態に陥っています。

ただし、分散型コンピューティング ネットワークの形で解決策がすでに存在している可能性があるため、トンネルの終わりには光があるかもしれません。

「分散型コンピューティング ネットワークは、エンティティをアイドル状態のコンピューティング パワーで接続し、GPU 不足を軽減することで有望なソリューションを提供します」と Messari 氏はツイートしました。 Wednesday.

需要を満たすために参入できる可能性のある仮想通貨コンピューティング プロジェクトは数多くあります。

モデルのトレーニングと微調整に関して、Messari 氏は次のように指摘しています。 ゲンシン および 一緒に。 Messari が宣伝するモデル推論側のプロジェクトには次のものがあります。 ギザ, レンダー, チェーンML, モジュラスラボ および ビッテンサー.

より汎用的なコンピューティング ネットワークは、 Akash, 賞賛, アイエグゼック, トゥルービット, タラ および Flux.

Messari 氏によると、アイドル状態の GPU の能力を活用することで、ハイエンド GPU の需要が軽減され、コストが削減され、AI 開発者のアクセシビリティが向上するとのことです。

大量のチップス

最近の レポート 調査会社TrendForceによると、ChatGPTではトレーニングデータを効率的に処理するためにNvidiaの30,000以上のGPUが必要になる可能性があることが明らかになりました。

TrendForce の推定は、次の計算能力に基づいています。 NvidiaのA100 グラフィックス カードの価格は 10,000 ドルから 15,000 ドルの間です。 Nvidia は、ChatGPT によって促進された高い需要により、300 億ドルに達する可能性があるかなりの収益を生み出す見込みです。

ML モデルがより複雑になり、より大きなパラメーター モデルと計算能力の増加が必要になるにつれて、AI における GPU の需要は急激に増加しています。 トランスフォーマーの出現と言語モデリングへのその応用により、計算要件はさらに増大し、3 ~ 6 か月ごとに要求が XNUMX 倍になりました。 

政治的緊張とGPU供給の制約

A ニュータウンのブログ の分散型コンピューティングについて AI そしてMLは次のように示唆しています 政治的緊張 GPU 供給の制約に影響します。 半導体の生産は、機械的、物理的、化学的、物流的、商業的要因の複雑な積み重ねに依存しています。 

台湾は半導体ファウンドリ市場の63%を占め、世界のサプライチェーンの拠点となっている。 しかし、米国と中国の間の地政学的な緊張は半導体業界に不確実性と潜在的な脅威をもたらし、サプライチェーンの多様化の必要性を浮き彫りにしています。

このブログではさらに、AWS、GCP、Azure などのクラウド プロバイダーが GPU のレンタルを提供しているが、価格と可用性についてサポートが必要であることを確認しています。 

したがって、米国と中国の間の引き続き険しい関係は、分散型コンピューティング ネットワークにとって大きなチャンスをもたらしています。

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