Технологические компании западного побережья США являются наиболее ценными в отрасли, и они стремятся сделать так, чтобы технологии AI становились совершеннее, а сам искусственный интеллект – умнел. Такие IT гиганты как Google\Facebook соревнуются между собой и со всем миром, чей AI может работать с миллиардами фотографий, а также сколько их системы используют самых мощных процессоров и нейронных сетей. А на востоке страны (Теннеси) с месяц назад один проект без шума и помпы превзошёл результаты всех корпоративных лабораторий с использованием ИИ. А управляется проект правительством США.
Рекорды не выстояли перед суперкомпьютером
В этом проекте принял участие самый на сегодняшний день мощный суперкомпьютер (это американский Summit, который работает в Ок-Ридже. Титул быстрейшего в мире машина получила летом прошлого года, тем самым вернув Америке статус обладателя самого быстрого и мощного в мире спустя более пяти лет после утраты оного. Все пять лет первое место держал Китай. Проект затрагивал вопросы изучения климата, и в рамках этого проекта на компьютере запустили процесс машинного обучения. И надо сказать, что скорость процесса превзошла все ожидания. И немудрено, ведь компьютер далеко не миниатюрный, он занимает площадь как две теннисных площадки. Для вычислений было задействовано 27 тысяч высокопроизводительных графических ускорителей. Мощь видеокарт использовалась для просчёта алгоритмов глубокого нейрообучения или машинного обучения. Это технология, которая является основой современного искусственного интеллекта. Все упражнения компьютер выполнял на скорости более квинтильона операций. Для суперкомпьютера обозначение этой мощности называется экзафлоп.
Быстрее всех
Уровень мощи такого порядка ранее не был доступен машинному обучению. ИИ тренировался на решении самой наболевшей проблеме человечества – глобальном потеплении или изменении климата. На сегодняшний день большинство технологических компаний сосредоточены на обучении своих ИИ распознавать фотографии: лица, разметка, дорожные знаки. Что касается научных организаций и правительственных, то они учат ИИ распознавать различные погодные процессы, условия. К примеру, узнавать циклоны, используя предшествующие им климатические модели. Это позволило вместить вековые прогнозы атмосферы планеты всего в трёх часах. Конечно, о том, сколько потребил за это время компьютер, не говорится.
Эксперимент с суперкомпьютером однозначно повлияет на развития как самого ИИ, так и на климатологию. В любом случае, продемонстрирован потенциал адаптации технологии AI к суперкомпьютерам, моделирующим в обычном режиме химические процессы или климатические. Кроме того, эксперимент показал, что для искусственного интеллекта тоже может быть важна максимальная вычислительная мощь. Если её наращивать, то это может в будущем обеспечить настоящие прорывы. Кстати, проекту помогали специалисты Google, которые адаптировали ПО для нейросетей и обучения под гигантские масштабы суперкомпьютера Summit. Для поискового гиганта этот проект тоже не пройдёт просто так, появился опыт, есть точные данные, как работает технология ИИ в режиме масштабов Summit. Так что, можно ожидать, что Google в самое ближайшее время начнёт закупать графические ускорители десятками тысяч.
На данный момент компаниями для ИИ используются определённые виды микросхем, которые адаптировались изначально под технологию. Однако максимум, что эти чипы могут обеспечить, это скорость 100 петафлопс. В сравнении с Summit, это всего десять процентов.
Загрузка...