Kiến trúc đám mây không chỉ có GPU trong hệ thống AI tạo sinh
- GPU đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển của AI, nhưng quá nhấn mạnh có thể làm lu mờ việc tìm kiếm và tận dụng các giải pháp thay thế hiệu quả và bền vững hơn.
- Doanh thu trung tâm dữ liệu của Nvidia đạt 14,5 tỷ USD trong quý gần nhất, tăng 41% so với quý trước và 279% so với cùng kỳ năm ngoái. GPU của họ hiện là tiêu chuẩn trong xử lý AI.
- GPU yêu cầu một chip chủ để điều phối hoạt động, điều này làm giảm hiệu quả. Việc giao tiếp giữa các quá trình, tách rời và tái tập hợp mô hình cũng gây ra những thách thức về hiệu quả.
- Các thư viện và framework phần mềm như CUDA của Nvidia cung cấp mô hình lập trình và bộ công cụ cần thiết để phát triển phần mềm tận dụng khả năng tăng tốc GPU.
- Trong 2 năm tới, sự phấn khích về GPU sẽ qua đi. Thay vào đó, trọng tâm sẽ là hiệu quả suy luận, cải tiến mô hình liên tục và các cách mới để quản lý thuật toán và dữ liệu.
- Các đối thủ cạnh tranh tiềm năng của Nvidia hiện nay là AMD, Intel và một số startup như SambaNova, Cerebras, GraphCore, Groq và xAI.
- Nhiều kiến trúc AI tạo sinh sử dụng CPU truyền thống mà không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất. Tùy thuộc vào mục đích, hầu hết triển khai AI tạo sinh trong doanh nghiệp sẽ cần ít năng lượng hơn.
📌 GPU đóng vai trò quan trọng trong AI tạo sinh, nhưng không nên là trọng tâm duy nhất. Trong 2 năm tới, sự phấn khích về GPU sẽ qua đi. Thay vào đó, trọng tâm sẽ là hiệu quả suy luận, cải tiến mô hình liên tục và các cách mới để quản lý thuật toán và dữ liệu. Nhiều giải pháp thay thế GPU hiệu quả, tiết kiệm năng lượng đang xuất hiện từ các đối thủ của Nvidia.
https://www.infoworld.com/article/3714629/theres-more-to-cloud-architecture-than-gpus.html
Thảo luận
Follow Us
Tin phổ biến
