ChatGPT использует 10 000 учебных графических процессоров Nvidia с потенциалом для тысяч других

Мар 24, 2023
ArielCDS in a advanced and futuristic world you can go to the s 3a44539d e5bc 4f99 bdb9 a5bf27cf5bd0 e1679727136261

Искусственный интеллект уже предоставляет бизнес-возможности производителям микросхем графических процессоров, в основном Nvidia, но AMD, Intel и Google также выпускают новое аппаратное и программное обеспечение для поддержки рабочих нагрузок глубокого обучения.

По мнению аналитиков, область глубокого обучения неизбежно станет еще больше и прибыльнее для таких игроков, во многом благодаря чат-ботам и их влиянию на предприятия в ближайшие годы.

Считается, что ИИ может помочь Nvidia преодолеть недавнее замедление на игровом рынке.

Самая популярная рабочая нагрузка глубокого обучения в последнее время — это ChatGPT, бета-версия от Open.AI, которая была обучена на графических процессорах Nvidia.

По словам аналитика UBS Тимоти Аркури, ChatGPT использовал 10 000 графических процессоров Nvidia для обучения модели.

«Но в настоящее время система испытывает сбои из-за резкого роста использования, и многочисленные пользователи одновременно делают выводы о модели, предполагая, что этого явно недостаточно», — написал Аркури в записке для инвесторов от 16 января.

Функция логического вывода требует не меньше вычислительных ресурсов, чем обучение LLM (большая языковая модель), что подразумевает, что «OpenAI необходимо будет масштабировать довольно быстро», — сказал Аркури.

Аркури добавил, что, возможно, выпуск ChatGPT-4 для Open.AI в середине 2003 г. будет иметь более высокую производительность.

Аналитики UBS резюмировали, что должен делать GPT-4, отметив, что он не будет намного больше, чем GPT-3, который был обучен на 175 миллиардах параметров, но будет использовать больше вычислений и памяти «с намерением превзойти GPT-3 в производительности». с точки зрения производительности и функциональности».

Следующая версия останется текстовой, а не мультимодальной, и будет обновлена ​​обучающая выборка для дополнения данных за 2021 год.

Как и другие аналитики, UBS отметил, что ChatGPT необходимо повысить точность и лучше выявлять собственные заблуждения.

«Хотя, если GPT-4 будет построен на той же инфраструктуре, вероятно, все еще будет несколько случаев неточных и мнимых результатов», — сказали в UBS.

Несмотря на такие опасения, Arcuri, как и другие, считает ChatGPT «изменителем правил игры для внедрения ИИ на предприятии», что особенно выгодно производителю графических процессоров Nvidia.

«ChatGPT представляет собой первый крупный шаг в области генеративного ИИ, создающий основу для широкого распространения ИИ в бесчисленных приложениях конечных пользователей, в том числе на предприятии, и дает представление о будущих возможностях для Nvidia».

* В блоге с примечаниями к выпуску от 9 февраля Open AI объявила, что начинает предоставлять пользователям Plus возможность выбирать между версиями ChatGPT по умолчанию и Turbo, при этом Turbo оптимизирован для скорости.

«В зависимости от отзывов мы можем вскоре развернуть эту функцию [выбора] (или просто Turbo) для всех пользователей», — говорится в примечании к выпуску.

На первый взгляд не кажется, что развертывание сделает что-либо для сокращения одновременных пользователей, вызывающих замедление, но аналитики наблюдают за ChatGPT, чтобы увидеть, как долго продлится ранняя популярность ChatGPT.

Харш Чаухан из The Motley Fool описал грядущие финансовые возможности для Nvidia, связанные с ее бизнесом центров обработки данных.

Nvidia контролирует более 90% рынка графических процессоров для центров обработки данных, а AMD — большую часть остального.

Доход Nvidia от центров обработки данных вырос на 30% в третьем финансовом квартале.

«По сообщениям, спрос на графические процессоры для центров обработки данных растет на 23,5% в год, и ожидается, что этот рынок будет поддерживать этот темп до конца десятилетия», — отметил Чаухан.

Кроме того, Nvidia выходит на рынок серверных процессоров на базе Arm, который, как ожидается, утроится в следующем десятилетии. Таким образом, бизнес центры обработки данных Nvidia могут компенсировать ее слабость в игровой сфере.

Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов.
Принять