Meta, Yapay Zeka Görüntü Segmentasyon Modeli SAM'i Tanıttı

Alphabet Inc's Google yapay zeka modellerini eğitmek için kullandığı süper bilgisayarlar hakkında bilgi paylaştı ve bunların güç açısından verimli ve daha hızlı olduklarını iddia etti. Nvidia'nın A100 çip. Google, dördüncü nesli olan Tensor Processing Unit (TPU) adlı özel çipini üretti.

Teknoloji devine göre şirket, yapay zeka eğitim çalışmalarının %90'ından fazlası için çipleri kullanıyor. Google, insan benzeri metinler gibi görevlerde pratik hale getirmek veya resimler oluşturmak için modeller aracılığıyla çip besleme verilerini ekler.

İdeal olarak, TPU'lar tasarlanmıştır görüntü tanıma, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve daha fazlası gibi birçok makine öğrenimi uygulamasında kullanılan derin sinir ağlarının (DNN'ler) çıkarım aşamasını hızlandırmak için. TPU'lar, DNN'leri eğitmek için de kullanılır.

Ayrıca okuyun: Almanya Para Cezası Tehdit Ederken Yasal Sıcak Suda Twitter

Salı günü Google bilimsel bir makale yayınladı 4 000'den fazla fişi nasıl dizdiğini açıklıyor. Firmaya göre, bireysel makineleri tek bir yerde toplamak için özel olarak geliştirilmiş optik anahtarlar kullandı.

Bilimsel makalesinde Google, karşılaştırılabilir boyuttaki sistemler için yongalarının, dördüncü nesil TPU ile aynı zamanda piyasada bulunan Nvidia'nın A1.7 yongasına dayalı bir sistemden 1.9 kat daha hızlı ve 100 kat daha fazla güç verimli olduğunu söyledi.

Daha fazla iyileştirme gerekli

Analistler, veri çıkarım çipleri pazarının, işletmelerin piyasaya sürmesiyle hızla büyüyeceği görüşünde. AI teknolojileri ürünlerine girerler. Bununla birlikte, Google gibi firmalar, bunun getireceği ekstra maliyetleri ve maliyetlerden biri elektrik olan maliyeti nasıl kapatacakları konusunda şimdiden çalışıyorlar.

gibi ürünleri yönlendiren büyük dil modelleri Google'ın Bard veya OpenAI'ler ChatGPT boyut olarak çok büyümüştür. Aslında, tek bir çipte saklanamayacak kadar büyükler.

Bu nedenle, bu bağlantıların geliştirilmesi, yapay zeka süper bilgisayarları oluşturan şirketler arasındaki rekabet için kilit nokta haline geldi.

Ek olarak, bu modeller binlerce yongaya bölünmüştür ve modeli eğitmek için haftalarca veya daha uzun süre birlikte çalışır.

Google'ın bugüne kadar kamuya açıklanmış en önemli dil modeli olan PaLM, 4 gün boyunca 000 çipli süper bilgisayardan ikisine bölünerek eğitildi.

Firmaya göre, süper bilgisayarları anında çipler arasındaki bağlantıları yapılandırmayı kolaylaştırıyor.

Google Üyesi Norm Jouppi ve Google Seçkin Mühendisi David Patterson, sistemle ilgili blog gönderisinde "Devre değiştirme, arızalı bileşenlerin etrafından dolanmayı kolaylaştırıyor" dedi.

"Bu esneklik, bir ML (makine öğrenimi) modelinin performansını hızlandırmak için süper bilgisayar ara bağlantısının topolojisini değiştirmemize bile izin veriyor."

Google'a göre karşılaştırma yok

Nvidia, büyük miktarda veri içeren AI modellerini eğitme pazarına hakimdir. Bununla birlikte, bu modeller eğitildikten sonra, istemlere metin yanıtı oluşturmak ve bir görüntünün kedi içerip içermediğine karar vermek gibi görevler yaparak "çıkarım" adı verilen işlemde daha geniş bir şekilde kullanılırlar.

Başlıca yazılım stüdyolar şu anda Nvidia'nın A100 işlemcilerini kullanıyor. A100 yongaları, geliştirme stüdyosunun yapay zeka makine öğrenimi iş yükleri için kullandığı en yaygın yongalardır.

The A100 uygundur ChatGPT gibi araçlara güç veren makine öğrenimi modelleri için, BingAIveya Kararlı Difüzyon. Sinir ağı modellerini eğitmek ve kullanmak için önemli olan birçok basit hesaplamayı aynı anda gerçekleştirebilir.

Nvidia, yorum isteklerini geri çevirirken reuters, Google, dördüncü nesillerini Nvidia'nın mevcut amiral gemisi H100 çipiyle karşılaştırmadıklarını çünkü piyasaya Google'ın çipinden sonra geldiğini ve daha yeni teknolojiyle yapıldığını söyledi.

Google ayrıca, şirketin daha ince ayrıntılar vermeden "gelecekle ilgili sağlıklı bir ipucu hattına" sahip olduğunu söyledi, ancak Nvidia H100 ile rekabet edecek yeni bir TPU üzerinde çalışıyor olabileceğini ima etti.

Google şu anda yalnızca süper bilgisayarıyla ilgili ayrıntıları yayınlasa da, 2020'den beri Oklahoma, Mayes County'deki bir veri merkezinde şirket içinde çevrimiçi durumda.

Google, Midjourney girişiminin birkaç kelimelik metinle beslendikten sonra yeni görüntüler oluşturan modelini eğitmek için sistemi kullandığını söyledi.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://metanews.com/meta-unveils-ai-image-segmentation-model-sam/