Ера ШІ та Архітектурний перегляд: навіщо нам перебудовувати обчислювальний світ з нуля
В останні роки штучний інтелект (ШІ) вийшов з лабораторій і лабораторій і став всюдисущою силою, яка формує наше життя. Від самокерованих автомобілів до персоналізованих рекомендацій, AI вже змінює світ, і це лише початок. Однак, щоб розкрити весь потенціал ШІ, нам буде потрібно радикальний перегляд всієї обчислювальної системи, на якій він працює.
Протягом десятиліть обчислювальна потужність зростала експоненціально завдяки закону Мура та масштабованим архітектурам. Це дозволило нам створити інтернет, хмарні сервіси та величезні бази даних, які сьогодні ми сприймаємо як належне. Однак, як справедливо зазначається у вихідному матеріалі, Ера ШІ висуває абсолютно нові вимоги до обчислювальної інфраструктури, які не можуть бути задоволені існуючими рішеннями.
Чому Стара Архітектура більше не працює?
Традиційні обчислювальні системи були розроблені для обробки широкого спектру завдань, від простих обчислень до складних моделювань. Вони оптимізовані для універсальності, а не для продуктивності. Однак, ШІ вимагає зовсім іншого підходу. Більшість сучасних моделей машинного навчання, особливо ті, що використовуються в генеративному ШІ (gen AI), вимагають величезних обсягів даних і спеціалізованих обчислень.
Одним з ключових моментів, який підкреслюється в оригінальному тексті, є те, що ера ШІ відходить від тенденції демократизації обчислень за рахунок масштабованих архітектур. Натомість ми спостерігаємо перехід до спеціалізованого обладнання, такого як ASIC, графічні процесори та тензорні Процесори. Це пов’язано з тим, що ці мікросхеми спеціально розроблені для виконання певних завдань, пов’язаних з ШІ, і можуть забезпечити набагато більшу продуктивність та енергоефективність, ніж універсальні Процесори.
Проблеми, які необхідно вирішити
Перехід до спеціалізованого обладнання створює ряд проблем, які необхідно вирішити. По-перше, необхідно розробити нові способи підключення цих спеціалізованих чіпів один до одного. Сучасні мережі, засновані на Ethernet і TCP/IP, не здатні забезпечити пропускну здатність і низьку затримку, необхідні для ефективного масштабування робочих навантажень gen AI. Необхідно розробити нові, спеціалізовані мережі, такі як ICI і NVLink, які забезпечують пряму передачу даних між чіпами з мінімальними затримками.
По-друге, необхідно вирішити проблему “стіни пам’яті”. Сучасні обчислювальні системи обмежені пропускною здатністю пам’яті, що перешкоджає ефективній роботі ШІ-додатків, що вимагають великих обсягів даних. Необхідно розробити нові технології пам’яті, такі як HBM, і шукати шляхи підвищення пропускної здатності та зменшення затримки пам’яті.
По-третє, необхідно переосмислити підхід до відмовостійкості. Традиційні методи резервування і дублювання неефективні для масштабних ШІ-обчислень. Необхідно розробляти нові стратегії, засновані на частій перевірці стану, моніторингу в реальному часі і оперативному відновленні після збоїв.
Поза апаратним забезпеченням: нова архітектура для ШІ
Перехід до нової обчислювальної архітектури для ШІ вимагає не тільки розробки нового обладнання, але й переосмислення всієї системи. Ось кілька ключових аспектів нової архітектури:
- Надщільні системи: Необхідно розробляти системи з високою щільністю обчислень, в яких Процесори розташовані максимально близько один до одного. Це дозволить знизити затримку і енергоспоживання.
- Оптимізоване програмне забезпечення: Необхідно розробляти програмне забезпечення, спеціально оптимізоване для роботи з новою архітектурою. Це дозволить максимально використовувати можливості спеціалізованого обладнання.
- Управління енергоспоживанням: Необхідно розробляти системи управління енергоспоживанням, які дозволяють ефективно розподіляти ресурси і знижувати енергоспоживання.
- Інтегрована безпека: Необхідно вбудовувати Засоби захисту в саму архітектуру, а не додавати їх як доповнення. Це дозволить запобігти зломи і захистити конфіденційні дані.
- Автоматизація та оркестрація: Управління величезними кластерами спеціалізованих прискорювачів вимагає вдосконалених інструментів автоматизації та оркестрації.
Особистий досвід та спостереження
Працюючи над проектами, пов’язаними з машинним навчанням, я неодноразово стикався з обмеженнями існуючої інфраструктури. Наприклад, під час навчання великих мовних моделей (LLM) часто виникали “вузькі місця” через недостатню пропускну здатність пам’яті або неефективну мережу. Спроби вирішити ці проблеми шляхом простого збільшення кількості серверів часто призводили до експоненціального зростання енергоспоживання і складнощів в управлінні системою.
Досвід показує, що для досягнення реального прогресу в галузі ШІ необхідно переходити до більш спеціалізованих та інтегрованих рішень. Це вимагає від розробників та інженерів не лише глибоких знань машинного навчання, але й розуміння апаратного забезпечення, мереж та систем управління енергією.
Енергоефективність: ключ до масштабування
У вихідному матеріалі справедливо підкреслюється важливість енергоефективності. Масштабування обчислень AI вимагає величезної кількості енергії, що може призвести до серйозних проблем для навколишнього середовища та економіки. Перехід до більш енергоефективних рішень, таких як рідинне охолодження та мікромережі, є не просто бажаним, а необхідним.
Майбутнє обчислювальної інфраструктури
Ера ШІ вимагає радикального переосмислення всієї обчислювальної системи. Перехід до спеціалізованого обладнання, надщільних систем, оптимізованого програмного забезпечення та енергоефективних рішень дозволить нам розкрити весь потенціал ШІ та створити нові можливості для розвитку суспільства.
Необхідно визнати, що цей перехід не буде простим. Це вимагатиме значних інвестицій у дослідження та розробки, а також тісної співпраці між науковцями, інженерами та представниками бізнесу. Однак, винагорода за ці зусилля буде величезною. Ми стоїмо на порозі нової ери обчислювальної техніки, яка змінить світ, яким ми його знаємо.
Укладення
Ера ШІ – це не просто технологічний зсув, це фундаментальна зміна в тому, як ми взаємодіємо зі світом. Щоб повною мірою скористатися перевагами ШІ, необхідно переосмислити всю обчислювальну систему, на якій він працює. Перехід до спеціалізованого обладнання, надщільних систем, оптимізованого програмного забезпечення та енергоефективних рішень дозволить нам розкрити весь потенціал ШІ та створити нові можливості для розвитку суспільства. Цей процес вимагатиме значних зусиль та інвестицій, але винагорода буде величезною. Ми стоїмо на порозі нової ери обчислювальної техніки, яка змінить світ, яким ми його знаємо.
