- تحب Oracle وxAI زيادة حجم مجموعات وحدات معالجة الرسومات الخاصة بهما.
- أصبح من الصعب معرفة من الذي يتمتع بأكبر قدر من قوة الحوسبة الفائقة مع احتلال المزيد من الشركات المركز الأول.
- وقال الخبراء لـ BI إن الأرقام الحقيقية هي معلومات تنافسية، وحجم المجموعة ليس كل شيء.
في المدرسة الثانوية، كما هو الحال في التكنولوجيا، تعتبر صيغ التفضيل المتفوقة مهمة. أو ربما يشعرون بأهميتهم في الوقت الحالي. مع الوتيرة السريعة لبناء البنية التحتية لحوسبة الذكاء الاصطناعي، أصبح من الصعب بشكل متزايد تتبع من يمتلك أكبر أو أسرع أو أقوى حاسوب عملاق – خاصة عندما تطالب شركات متعددة باللقب في وقت واحد.
“لقد قدمنا أكبر وأسرع كمبيوتر فائق الذكاء الاصطناعي في العالم، حيث قمنا بتوسيع ما يصل إلى 65000 وحدة معالجة رسوميات Nvidia H200″، هذا ما ردده المؤسس لاري إليسون، الرئيس التنفيذي لشركة Oracle، ورئيس مجلس الإدارة، Safra Catz، في مكالمة أرباح الشركة يوم الإثنين.
في أواخر أكتوبر، أعلنت شركة Nvidia أن جهاز Colossus من شركة xAI هو “أكبر كمبيوتر فائق الذكاء الاصطناعي في العالم”، وذلك بعد أن قامت شركة Elon Musk ببناء مجموعة حوسبة تحتوي على 100000 وحدة معالجة رسومات Nvidia في غضون أسابيع. وتتمثل الخطة في التوسع إلى مليون وحدة معالجة رسوميات بعد ذلك، وفقًا لغرفة التجارة الكبرى في ممفيس (حيث يوجد الكمبيوتر العملاق).
لقد ولت الأيام الجيدة للحوسبة الفائقة
لقد كان الأمر أبسط. تم العثور على “أجهزة الكمبيوتر العملاقة” بشكل شائع في إعدادات البحث. وبطبيعة الحال، هناك قائمة رسمية لتصنيف أجهزة الكمبيوتر العملاقة. حتى وقت قريب، كان أقوى كمبيوتر عملاق في العالم يسمى El Capitan. يوجد في مختبر لورانس ليفرمور الوطني في كاليفورنيا 11 مليون وحدة معالجة مركزية ووحدة معالجة رسوميات من شركة AMD المنافسة لـ Nvidia تضيف ما يصل إلى 1.742 إكسافلوبس من سعة الحوسبة. (الإكسافلوب الواحد يساوي كوينتيليون، أو مليار مليار عملية في الثانية).
وقال ديلان باتيل، كبير المحللين في شركة Semianasis، لـ BI: “لا يتم إدراج أكبر أجهزة الكمبيوتر في القائمة”. وتابع: “لا ينبغي لمنافسك أن يعرف بالضبط ما لديك”. وفقًا للشركة، فإن المجموعة الفائقة التي تحتوي على 65000 وحدة معالجة رسومية والتي أشاد بها المسؤولون التنفيذيون في Oracle يمكن أن تصل إلى 65 إكسافلوب.
وقال باتيل إنه من الآمن أن نفترض أن أكبر عملاء Nvidia، Meta وMicrosoft وxAI، لديهم أيضًا أكبر وأقوى المجموعات. قالت Nvidia CFO Colette Cress إن 200 exaflops جديدة من حوسبة Nvidia ستكون متاحة عبر الإنترنت بحلول نهاية هذا العام – عبر تسعة أجهزة كمبيوتر عملاقة مختلفة – في مكالمة أرباح Nvidia لشهر مايو.
من الآن فصاعدا، سيكون من الصعب تحديد أي المجموعات هي الأكبر في أي لحظة معينة – والأصعب من ذلك معرفة من هي الأقوى – بغض النظر عن مدى تفاخر الرؤساء التنفيذيين.
لا يتعلق الأمر بحجم المجموعة، بل بكيفية استخدامها
في مكالمة يوم الاثنين، سُئل إليسون عما إذا كان حجم هذه المجموعات العملاقة يؤدي بالفعل إلى توليد أداء أفضل للنموذج.
وقال إن المجموعات الأكبر ووحدات معالجة الرسوميات الأسرع هي عناصر تعمل على تسريع تدريب النماذج. آخر هو ربط كل ذلك معًا. وقال إليسون يوم الاثنين: “لذا فإن مجموعات وحدات معالجة الرسومات لا تجلس هناك في انتظار البيانات”.
وبالتالي، فإن عدد وحدات معالجة الرسومات في المجموعة ليس هو العامل الوحيد في حساب قوة الحوسبة. الشبكات والبرمجة مهمة أيضًا. “Exaflops” هي نتيجة للحزمة بأكملها، لذا ما لم توفرها الشركات، فلا يمكن للخبراء سوى التقدير.
الأمر المؤكد هو أن النماذج الأكثر تقدمًا – ذلك النوع الذي يأخذ في الاعتبار تفكيره الخاص ويفحص عمله قبل الإجابة على الاستفسارات – يتطلب المزيد من الحساب مقارنة بمثيلاتها من الأجيال السابقة. لذا فإن تدريب النماذج المثيرة للإعجاب بشكل متزايد قد يتطلب بالفعل سباق تسلح من نوع ما.
لكن ترسانة الذكاء الاصطناعي الهائلة لا تؤدي تلقائيًا إلى أدوات أفضل أو أكثر فائدة.
قال سري أمباتي، الرئيس التنفيذي لمنصة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر H2O.ai، إن مقدمي الخدمات السحابية قد يرغبون في توسيع حجم مجموعاتهم لأسباب تتعلق بالمبيعات، ولكن في ضوء بعض التنويع (وإن كان بطيئًا) في أجهزة الذكاء الاصطناعي وظهور نماذج أصغر وأكثر كفاءة، فإن المجموعة الحجم ليس النهاية، كل شيء هو كل شيء.
تعد كفاءة الطاقة أيضًا مؤشرًا مهمًا للغاية لحوسبة الذكاء الاصطناعي نظرًا لأن الطاقة تمثل نفقات تشغيلية هائلة في الذكاء الاصطناعي. لكنه يضيع في مسابقة القياس.
ورفضت نفيديا التعليق. لم تستجب شركة Oracle لطلب التعليق في الوقت المناسب للنشر.
هل لديك نصيحة أو فكرة للمشاركة؟ اتصل بإيما على [email protected] أو استخدم تطبيق المراسلة الآمن Signal: 443-333-9088.
