Những tiến bộ trong khả năng chi trả và hiệu suất của phần cứng AI sáng tạo

Những bước tiến gần đây trong Phần cứng Generative AI đang cách mạng hóa khả năng tiếp cận và hiệu quả, giải quyết những thách thức đặt ra bởi sự tăng trưởng theo cấp số nhân của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các nhà lãnh đạo trong ngành đã chia sẻ những hiểu biết sâu sắc về các chiến lược đổi mới trong cuộc thảo luận nhóm, làm sáng tỏ các giải pháp tiên tiến.

Kiến trúc bộ nhớ để giảm chi phí:

Marshall Choy, Phó Giám đốc Sản phẩm Cấp cao tại Hệ thống SambaNova, nhấn mạnh vai trò then chốt của kiến ​​trúc bộ nhớ trong việc giảm chi phí LLM. Khung bộ nhớ ba tầng của SambaNova giải quyết độ trễ, băng thông và dung lượng, nhằm mục đích mở rộng quy mô sử dụng LLM một cách kinh tế. Khi LLM có hàng tỷ hoặc hàng nghìn tỷ tham số, hiệu suất bộ nhớ trở nên quan trọng trong việc giảm chi phí.

Dân chủ hóa các mô hình lớn:

Để giải quyết những thách thức về khả năng tiếp cận do kích thước mô hình quá lớn, SambaNova đã giới thiệu "thành phần của các chuyên gia." Khác với các phương pháp thông thường, khái niệm này huấn luyện các mô hình chuyên gia miền để tạo thành một tổ hợp nghìn tỷ tham số. Mô hình này cho phép đào tạo liên tục về dữ liệu mới đồng thời giảm thiểu độ trễ và giảm chi phí liên quan.

Hiệu quả trong kỹ thuật mô hình:

Matt Mattina, Phó Giám đốc Mô hình và Phần cứng AI tại Tenstorrent, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tách kiến ​​trúc mô hình khỏi phần cứng đào tạo. Cách tiếp cận của Tenstorrent liên quan đến việc tìm kiếm kiến ​​trúc mạng trong quá trình đào tạo, đảm bảo các mô hình được tối ưu hóa cho suy luận thực tế chứ không chỉ cho quá trình đào tạo.

Chuyên môn hóa ở cấp độ hệ thống:

Jeff Wittich, Giám đốc sản phẩm tại Ampere Computing, ủng hộ việc chuyên môn hóa ở cấp hệ thống, cân bằng các chip chuyên dụng với tính linh hoạt của hệ thống. Chiến lược hợp tác của Ampere nhằm mục đích tạo ra các giải pháp linh hoạt bằng cách kết hợp các CPU đa năng với các bộ tăng tốc dành riêng cho nhiệm vụ để cải thiện hiệu suất và khả năng thích ứng.

Lợi ích tích hợp và tính linh hoạt:

Wittich nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp, kết hợp các CPU đa năng với các bộ tăng tốc chuyên dụng để tối ưu hóa khối lượng công việc AI mà không ảnh hưởng đến tính linh hoạt. Sự hợp nhất này được hình dung là sẽ nâng cao khả năng theo thời gian, thúc đẩy hiệu suất được cải thiện mà không có giới hạn.

Tóm lại, những tiến bộ trong Phần cứng AI sáng tạo đang thúc đẩy cải thiện hiệu suất và hiệu quả chi phí. Những đổi mới về kiến ​​trúc bộ nhớ, dân chủ hóa các mô hình lớn, kỹ thuật mô hình hiệu quả, chuyên môn hóa cấp hệ thống và các giải pháp tích hợp đang định hình bối cảnh tương lai, hứa hẹn các công nghệ AI hiệu quả và dễ tiếp cận.