„Meta“ pristatė keturis naujus lustus, skirtus atlikti tokias užduotis kaip AI modelių mokymas ir valdymas bei rekomendacijų teikimas socialinės žiniasklaidos platformose ir kitose paslaugose.
Naujieji lustai priklauso Meta mokymo ir išvadų greitintuvo (MTIA) šeimai ir yra skirti naudoti duomenų centruose. „Meta“ jau keletą metų kuria savo silicį, daugiausia siekdama sumažinti savo AI ir rekomendacijų sistemų maitinimo išlaidas. Bendrovė teigia, kad jai reikia pasirinktinių lustų, kad neatsiliktų nuo dirbtinio intelekto valdomų paslaugų paklausos.
„Google“, „Amazon“ ir „Microsoft“ taip pat kuria savo AI lustus, kad nereikėtų pasikliauti kitų įmonių komponentais ir optimizuoti savo duomenų centrus mašininiam mokymuisi. Neseniai paskelbtame straipsnyje apie pasaulinį dirbtinio intelekto lustų trūkumą pabrėžiama esmė ir paaiškinama, kad „technologijų įmonės pašėlusiai skuba dėl skaičiavimo galios, kad atitiktų didėjančius dirbtinio intelekto modelių poreikius“. Viso to rezultatas yra tas, kad tas, kuris turi geriausią AI infrastruktūrą, gali tapti AI ateities savininku.
Ką daro traškučiai
MTIA lustai yra sukurti taip, kad atliktų dvi pagrindines funkcijas. Mokymas yra daug skaičiavimo reikalaujanti užduotis lavinti AI modelį duomenų rinkinyje. Išvadų darymas yra apmokyto modelio panaudojimas prognozėms realiuoju laiku atlikti. „Meta“ pasirinktiniai lustai yra optimizuoti, kad būtų galima daryti išvadas, o tai nenuostabu, nes pagrindiniai bendrovės produktai sukasi aplink rekomendacijų algoritmus.
Kiekvieną kartą, kai jums patinka įrašas, komentuojate jį arba slenkate pro vaizdo įrašą, AI modelis numato, ką galbūt norėsite pamatyti toliau. Analitikai dažnai teigia, kad rekomendacijos yra vienas iš intensyviausių dirbtinio intelekto naudojimo atvejų pasaulyje. Norėdami sužinoti, kaip jie veikia socialinės žiniasklaidos platformose, peržiūrėkite šią naujausią istoriją apie AI rekomendacijų algoritmus. Tų darbo krūvių optimizavimas gali būti skirtumas tarp greitos ir lėtos programos.
Kodėl tai svarbu
Tačiau tam tikra prasme lustų detalės yra antrinės svarbesnės tendencijos atžvilgiu: AI jau yra ne tik programinė įranga, bet ir skaičiavimo galia. Norint sukurti pažangiausius AI modelius, reikia pagal užsakymą pagamintų lustų, didžiulio energijos kiekio ir didžiulių duomenų centrų. Įmonės, kurios gali susitvarkyti su šia infrastruktūra, įgyja didelį pranašumą prieš visus kitus.
„Meta“ įsiveržimas į pasirinktinius lustus yra ženklas, kad kitas AI karų etapas gali būti vykdomas ne tik AI tyrimuose, bet ir puslaidininkių projektavimo srityse. Kai kurie analitikai mano, kad jei įmonės galės sukurti savo optimizuotus aparatinės įrangos paketus, jos galės žymiai sumažinti savo išlaidas ir pagreitinti AI diegimą įvairiose programose – nuo rekomendacijų iki balso asistentų iki įtraukiančių skaitmeninių metavisumos pasaulių.
Šiuo metu Metos pranešimas apie keturis naujus lustus gali atrodyti kaip nedidelė detalė epinėje AI istorijoje. Tačiau paklauskite žmonių, kurie dirba su šia medžiaga, ir jie jums pasakys ką nors kita: kartais AI atrakinimo raktas yra ne algoritmuose, jis yra išgraviruotas pačiame silicyje.
