אימון לעומת הסקה: שני צדדים של מטבע הבינה המלאכותית
כדי להבין את חשיבות ההסקה, חיוני להבדיל בינה לבין מקבילתה: אימון. מודלים של בינה מלאכותית, המנועים המניעים יישומים חכמים, עוברים שני שלבים נפרדים.
אימון: זהו השלב עתיר החישובים שבו מודל הבינה המלאכותית לומד ממערכי נתונים עצומים. תארו לעצמכם שהמודל לומד בבית הספר, סופג כמויות עצומות של מידע כדי לפתח את האינטליגנציה שלו. שלב זה דורש כוח עיבוד עצום, והמעבדים הגרפיים (GPUs) של Nvidia הצטיינו כאן היסטורית, ומציעים את יכולות העיבוד המקבילי הדרושות לטיפול בחישובים המורכבים הכרוכים באימון.
הסקה: לאחר שהמודל מאומן, הוא מוכן לפריסה ולהפעלה. כאן נכנסת לתמונה ההסקה. הסקה היא תהליך השימוש במודל המאומן כדי לבצע תחזיות או החלטות על סמך נתונים חדשים. זה כמו שהמודל מסיים את לימודיו ומיישם את הידע שלו בעולם האמיתי. בעוד שהיא פחות תובענית מבחינה חישובית מאשר אימון, הסקה דורשת מהירות, יעילות ולעתים קרובות, צריכת חשמל נמוכה.
ההבחנה היא קריטית מכיוון שדרישות החומרה לאימון והסקה שונות באופן משמעותי. בעוד שהמעבדים הגרפיים של Nvidia שלטו בשוק האימונים, שוק ההסקה מציג נוף מגוון ותחרותי יותר.
מדוע הסקה צוברת תאוצה
מספר גורמים תורמים לחשיבות הגוברת של הסקה בשוק שבבי הבינה המלאכותית:
התפשטות יישומי בינה מלאכותית: בינה מלאכותית אינה מוגבלת עוד למעבדות מחקר וענקיות טכנולוגיה. היא חודרת במהירות לכל היבט בחיינו, מסמארטפונים ובתים חכמים ועד כלי רכב אוטונומיים ואבחון רפואי. פריסה נרחבת זו פירושה שהסקה, תהליך השימוש בפועל במודלים של בינה מלאכותית, מתרחשת בקנה מידה חסר תקדים.
מחשוב קצה: עליית מחשוב הקצה היא מניע מרכזי נוסף. מחשוב קצה כרוך בעיבוד נתונים קרוב יותר למקור, במקום לשלוח אותם לשרתי ענן מרכזיים. זה חיוני עבור יישומים הדורשים תגובות בזמן אמת, כגון מכוניות אוטונומיות או אוטומציה תעשייתית. התקני קצה, הפועלים לעתים קרובות בסביבות מוגבלות הספק, זקוקים לשבבים המותאמים להסקה חסכונית בחשמל ויעילה.
אופטימיזציה של עלויות: בעוד שאימון מודל בינה מלאכותית הוא עלות חד-פעמית (או לא תכופה), הסקה היא הוצאה תפעולית שוטפת. ככל שפריסות בינה מלאכותית גדלות, עלות ההסקה יכולה להיות משמעותית. זה מניע את הביקוש לשבבים שיכולים לבצע הסקה בצורה יעילה יותר, להפחית את צריכת האנרגיה ואת עלויות התפעול הכוללות.
דרישות השהיה: יישומים רבים של בינה מלאכותית, במיוחד אלה הכוללים אינטראקציות בזמן אמת, דורשים השהיה נמוכה. משמעות הדבר היא שהזמן שלוקח למודל הבינה המלאכותית לעבד נתונים וליצור תגובה חייב להיות מינימלי. שבבים המותאמים להסקה מתוכננים למזער השהיה זו, ומאפשרים חוויות בינה מלאכותית מהירות ומגיבות יותר.
התבגרות מודלים של בינה מלאכותית: ככל שמודלים של בינה מלאכותית הופכים מתוחכמים ומתמחים יותר, הצורך בחומרת הסקה מותאמת גדל. מעבדים גרפיים לשימוש כללי, בעודם מצוינים לאימון, עשויים שלא להיות הפתרון היעיל ביותר להפעלת מודלים ספציפיים ומכווננים היטב של בינה מלאכותית.
המתחרים מופיעים: נוף מגוון
החשיבות הגוברת של הסקה מושכת גל של מתחרים להוטים לאתגר את הדומיננטיות של Nvidia. חברות אלו משתמשות באסטרטגיות ובטכנולוגיות שונות כדי להשיג דריסת רגל בשוק המתפתח הזה:
סטארט-אפים עם ארכיטקטורות מיוחדות: סטארט-אפים רבים מפתחים שבבים שתוכננו במיוחד עבור הסקה. שבבים אלה כוללים לעתים קרובות ארכיטקטורות חדשניות המותאמות לעומסי עבודה ספציפיים של בינה מלאכותית, כגון עיבוד שפה טבעית או ראייה ממוחשבת. דוגמאות כוללות חברות כמו Graphcore, Cerebras Systems, ו-SambaNova Systems. חברות אלו מהמרות על הרעיון שחומרה מיוחדת יכולה לעלות בביצועיה על מעבדים גרפיים לשימוש כללי במשימות הסקה ספציפיות.
פתרונות מבוססי FPGA: מערכי שערים ניתנים לתכנות בשטח (FPGAs) מציעים אלטרנטיבה גמישה למעבדים גרפיים מסורתיים ולמעגלים משולבים ספציפיים ליישומים (ASICs). ניתן לתכנת מחדש FPGAs לאחר הייצור, מה שמאפשר להם להיות מותאמים למודלים ואלגוריתמים שונים של בינה מלאכותית. חברות כמו Xilinx (כיום חלק מ-AMD) ואינטל ממנפות FPGAs כדי לספק פתרונות הסקה ניתנים להתאמה ויעילים.
פיתוח ASIC: ASICs הם שבבים מותאמים אישית שנבנו למטרה מסוימת. בהקשר של בינה מלאכותית, ניתן לתכנן ASICs כדי לספק ביצועים ויעילות מקסימליים עבור עומסי עבודה ספציפיים של הסקה. יחידת עיבוד הטנזור (TPU) של גוגל, הנמצאת בשימוש נרחב במרכזי הנתונים שלה, היא דוגמה מצוינת ל-ASIC שתוכנן הן לאימון והן להסקה. חברות אחרות עוסקות גם בפיתוח ASIC כדי להשיג יתרון תחרותי בשוק ההסקה.
יצרני שבבים מבוססים מרחיבים את היצע הבינה המלאכותית שלהם: יצרני שבבים מסורתיים, כגון אינטל, AMD וקוואלקום, אינם יושבים בחיבוק ידיים. הם מרחיבים באופן פעיל את תיקי המוצרים שלהם כדי לכלול שבבים המותאמים להסקת בינה מלאכותית. אינטל, למשל, ממנפת את מומחיות המעבד שלה ורוכשת חברות המתמחות במאיצי בינה מלאכותית כדי לחזק את מעמדה. רכישת Xilinx על ידי AMD מספקת לה פלטפורמה חזקה מבוססת FPGA להסקה. קוואלקום, מובילה במעבדים ניידים, משלבת יכולות האצת בינה מלאכותית בשבבים שלה כדי להפעיל יישומי בינה מלאכותית בסמארטפונים ובהתקני קצה אחרים.
ספקיות ענן מעצבות שבבים משלהן: ספקיות ענן גדולות, כמו Amazon Web Services (AWS) ו-Google Cloud, מעצבות יותר ויותר שבבים מותאמים אישית משלהן עבור עומסי עבודה של בינה מלאכותית, כולל הסקה. שבב Inferentia של AWS, למשל, תוכנן במיוחד כדי להאיץ הסקה בענן. מגמה זו מאפשרת לספקיות ענן למטב את התשתית שלהן לצרכים הספציפיים שלהן ולהפחית את התלות שלהן בספקי שבבים חיצוניים.
הקרב על דומיננטיות ההסקה: שיקולים מרכזיים
התחרות בשוק הסקת הבינה המלאכותית אינה עוסקת רק בכוח עיבוד גולמי. מספר גורמים נוספים הם קריטיים בקביעת ההצלחה:
מערכת אקולוגית של תוכנה: מערכת אקולוגית חזקה של תוכנה חיונית למשיכת מפתחים ולהקלה על פריסת מודלים של בינה מלאכותית על שבב מסוים. פלטפורמת CUDA של Nvidia, פלטפורמת מחשוב מקבילי ומודל תכנות, הייתה יתרון מרכזי בשוק האימונים. המתחרים עובדים קשה כדי לפתח כלי תוכנה וספריות חזקים כדי לתמוך בחומרה שלהם.
יעילות הספק: כפי שהוזכר קודם לכן, יעילות הספק היא קריטית עבור יישומי הסקה רבים, במיוחד אלה שבקצה. לשבבים שיכולים לספק ביצועים גבוהים לוואט יהיה יתרון משמעותי.
עלות: עלות שבבי ההסקה היא שיקול מרכזי, במיוחד עבור פריסות בקנה מידה גדול. חברות שיכולות להציע תמחור תחרותי תוך שמירה על ביצועים יהיו בעמדה טובה.
מדרגיות: היכולת להרחיב פריסות הסקה ביעילות היא קריטית. זה כרוך לא רק בביצועים של שבבים בודדים, אלא גם ביכולת לחבר ולנהל שבבים מרובים באשכול.
גמישות ויכולת תכנות: בעוד ש-ASICs מציעים ביצועים גבוהים עבור עומסי עבודה ספציפיים, הם חסרים את הגמישות של מעבדים גרפיים ו-FPGAs. היכולת להסתגל למודלים ואלגוריתמים מתפתחים של בינה מלאכותית היא שיקול מרכזי עבור משתמשים רבים.
אבטחה: עם השימוש הגובר בבינה מלאכותית ביישומים רגישים, כגון שירותי בריאות ופיננסים, האבטחה הופכת לחשיבות עליונה.
עתיד ההסקה: נוף רב-פנים
שוק ההסקה עומד בפני צמיחה וגיוון משמעותיים. לא סביר שחברה אחת תשלוט כפי ש-Nvidia שלטה בתחום האימונים. במקום זאת, סביר להניח שנראה נוף רב-פנים עם ארכיטקטורות שבבים וספקים שונים הנותנים מענה לצרכים ויישומים ספציפיים.
התחרות תהיה עזה, תניע חדשנות ותדחוף את גבולות האפשרי עם בינה מלאכותית. זה יועיל בסופו של דבר למשתמשים, ויוביל לפתרונות בינה מלאכותית מהירים, יעילים וזולים יותר. עליית ההסקה אינה עוסקת רק באתגר הדומיננטיות של Nvidia; מדובר בשחרור מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית והפיכתה לנגישה למגוון רחב יותר של יישומים ותעשיות. השנים הקרובות יהיו תקופה מכוננת עבור פלח קריטי זה של שוק שבבי הבינה המלאכותית, ויעצבו את עתיד האופן שבו בינה מלאכותית נפרסת ומשמשת ברחבי העולם.