Pe măsură ce AI decolează, o cerere extraordinară pentru GPU-uri

Inteligența artificială înlocuiește sângele, transpirația și lacrimile umane în nenumărate industrii de pe glob, dar acest lucru nu surprinde. Calculatoarele pot emula creierul uman – dar mai rapid și cuprinzător – prin procesarea unor seturi uriașe de date vizuale, vorbite sau numerice și recunoașterea tiparelor cauză-efect cu o mai mare precizie. Implicațiile pentru o mașină reală bazată pe AI care a studiat mii de scanări CT de la pacienți sănătoși și canceroși, de exemplu, sunt enorme. Această mașină și altele (detectarea cancerului este un scop comun pentru IA) pot recunoașteți cu 95% precizie tumorile minuscule într-o scanare, dar, de asemenea, învățați să determinați ce tumori sunt susceptibile de a fi benigne și care nu.

AI are același efect accelerat asupra altor sectoare, cum ar fi finanțele, care o utilizează în scopul analizei predictive a pieței și a altor eforturi bazate pe profit. Geneticienii se bazează, de asemenea, pe IA și învățarea profundă pentru a trage noi concluzii pe baza datelor nesfârșite și complicate stocate în genomul plantelor și animalelor. Folosind un creier alimentat de computer pentru a studia perechile de baze genetice, modelele lor și trăsăturile rezultate, AI ajută desenați planul pentru noile medicamente farmaceutice și medicamente. În mod clar, experții STEM și alți lideri din industrie se bazează pe AI pentru a promova inovația mai rapidă, dar aceasta a costat un cost.

O cerere amplificată de AI înseamnă, de asemenea, o creștere a puterii de calcul cerute de mașinile care găzduiesc aceste inteligențe artificiale. Deoarece un aflux masiv de date are loc peste tot datorită conceptului de „digitalizare”, are un efect interesant asupra industriei cloud computing și a producătorilor de cipuri. Pentru a crea o putere mai eficientă din punct de vedere al costurilor, în special pentru sarcini adaptate AI, GPU – sau Unitatea de procesare grafică – este acum tipul de cip implicit pentru industrie.

De ce GPU-uri?

Arhitectura diferită a unui GPU dintr-un procesor este ceea ce îl face pe primul mai potrivit pentru învățarea profundă și AI, care urmăresc obiective multidimensionale și complexe, mai degrabă decât obiective simple – cum ar fi încărcarea unei pagini web, de exemplu. În loc să rezolve secvențial probleme, AI necesită procesare rapidă paralelă. Chiar și pentru ca un AI să învețe cum să recunoască în mod fiabil un câine într-o imagine, acesta trebuie să efectueze calcule foarte complicate în paralel. Această AI ar putea privi o imagine a unui câine, să o transforme în alb și negru și să atribuie fiecărui pixel un număr pe baza nivelului său de lumină sau întuneric, creând ceea ce arată ca o matrice gigantică de numere. Deoarece este hrănit în mod repetat mii de fotografii și având în vedere definiția corectă a fiecăruia, învață de-a lungul timpului să recunoască modele care înseamnă „câine” și va alege cu precizie câinii din fiecare imagine pe care o vede.

Changelly - Schimbă criptocurrency la cel mai bun tarif

Pentru a realiza acest lucru, un AI trebuie să facă referire la milioane de puncte de date pentru a le găsi pe cele care se corelează cu ceea ce „privește”. Acest lucru necesită o procesare paralelă intensivă, o sarcină ușoară pentru un GPU mediu de vânzare cu amănuntul, care de obicei are de sute de ori la fel de multe nuclee, mai multă lățime de bandă de memorie și eficiența de calcul de zece ori mai mare decât un procesor industrial de la Intel. În timp ce procesoarele sunt încă necesare pentru sarcini care necesită modele de calcul secvențiale și pot fi utilizate pentru rezultate mai bune împreună cu GPU-urile, acestea din urmă sunt acum noul cal de lucru implicit pentru industria calculatoarelor.

Companiile producătoare precum Nvidia au profitat semnificativ de la trecerea la tehnologia GPU, la fel ca și furnizorii mai mari de cloud computing precum Amazon și Google, care oferă acum medii de mașini virtuale rulate pe GPU. Firmele specializate în animație și redare grafică, învățarea profundă a AI și extragerea criptomonedelor dedică bugete mari acestei nevoi. Cele mai populare platforme GPU cloud oferă abonamente lunare și chiar la oră pentru a satisface această cerere, dar oferirea de modele de vânzare convenabile sau centralizarea unor bănci masive de putere GPU nu este suficientă. Se construiește, de asemenea, o infrastructură nouă personalizată pentru a contribui la creșterea rentabilității calculelor bazate pe grafică.

Ce poate face Blockchain pentru GPU-uri?

Creșterea inteligenței artificiale convinge o extindere forțată a capacității de calcul a lumii. În faza incipientă, acest lucru a dus la o mutare către alimentarea GPU peste procesoare, dar a doua etapă va vedea o mișcare către puterea descentralizată. Deși organizarea centralizată a centrelor de date GPU este suficientă pentru moment, nu este rentabilă. Contabilitate blockchain au capacitatea de a urmări și organiza fără efort un număr potențial nesfârșit de contribuitori distribuiți de energie. Prin urmare, inovatorii privesc blockchain-ul ca o metodă mai bună de livrare a energiei, atât pentru o denumire mai mare a energiei naturale, cât și pentru descoperirea prețurilor, dar și pentru capacitatea sa de a debloca puterea GPU inactiv prinsă în mașinile de vânzare cu amănuntul..

Tatau este una dintre primele companii blockchain care se adresează acestei idei unice și permite oricui are un computer să se conecteze și să înceapă să ofere rețea puterea computerului. Blockchain-ul folosit de Tatau denumește puterea GPU transmisă de pe computerele utilizatorilor în jetoane și le plătește pentru puterea pe care o atrage. Ca piață, blockchain-ul Tatau conectează în primul rând cei care au nevoie de energie GPU la un anumit preț și grupurile de utilizatori dispuși să o furnizeze.

„Cererea pieței pentru calculul AI se dublează la fiecare 3,5 luni, dar oferta nu ține pasul. Furnizorii folosesc prețul ca pârghie pentru a controla utilizarea, iar aceste dinamici împiedică inovația ” a scris Andrew Fraser, CEO Tatau.

Alte companii bazate pe blockchain au valorificat și ideea denumirii și diseminării energiei tokenizate. Mulți jucători noi îi ajută pe utilizatori să contribuie cu puterea insuficientă utilizată de PC-urile lor altfel inactive, iar industria incipientă este în prezent sculptată de companii specializate în furnizarea de energie unor industrii specifice, cum ar fi randarea și animația. Deși este adevărat că redarea unui film animat este o sarcină mult mai potrivită pentru puterea descentralizată a GPU-ului, este sursa potențial nesfârșită de cerere pentru avansarea bazată pe AI, care este adevăratul catalizator.