Training versus Inferentie: Twee Kanten van de AI-Munt
Om het belang van inferentie te begrijpen, is het essentieel om het te onderscheiden van zijn tegenhanger: training. AI-modellen, de motoren die intelligente applicaties aandrijven, doorlopen twee verschillende fasen.
Training: Dit is de rekenintensieve fase waarin het AI-model leert van enorme datasets. Zie het als het model dat naar school gaat en enorme hoeveelheden informatie absorbeert om zijn intelligentie te ontwikkelen. Deze fase vereist immense rekenkracht, en Nvidia’s GPU’s (Graphics Processing Units) hebben hier historisch in uitgeblonken, met de parallelle verwerkingsmogelijkheden die nodig zijn om de complexe berekeningen die betrokken zijn bij training te verwerken.
Inferentie: Zodra het model is getraind, is het klaar om te worden ingezet en aan het werk te worden gezet. Dit is waar inferentie om de hoek komt kijken. Inferentie is het proces van het gebruik van het getrainde model om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen op basis van nieuwe gegevens. Het is alsof het model afstudeert en zijn kennis in de echte wereld toepast. Hoewel minder rekenintensief dan training, vereist inferentie snelheid, efficiëntie en vaak een laag stroomverbruik.
Het onderscheid is cruciaal omdat de hardwarevereisten voor training en inferentie aanzienlijk verschillen. Terwijl Nvidia’s GPU’s de trainingsmarkt hebben gedomineerd, biedt de inferentiemarkt een diverser en competitiever landschap.
Waarom Inferentie aan Momentum Wint
Verschillende factoren dragen bij aan het groeiende belang van inferentie in de AI-chipmarkt:
De Proliferatie van AI-Toepassingen: AI is niet langer beperkt tot onderzoekslaboratoria en techgiganten. Het dringt snel door in elk aspect van ons leven, van smartphones en slimme huizen tot autonome voertuigen en medische diagnostiek. Deze wijdverspreide inzet betekent dat inferentie, het proces van het daadwerkelijk gebruiken van AI-modellen, op ongekende schaal plaatsvindt.
Edge Computing: De opkomst van edge computing is een andere belangrijke drijfveer. Edge computing omvat het verwerken van gegevens dichter bij de bron, in plaats van ze naar gecentraliseerde cloudservers te sturen. Dit is cruciaal voor toepassingen die real-time respons vereisen, zoals zelfrijdende auto’s of industriële automatisering. Edge-apparaten, die vaak werken in omgevingen met beperkte stroomvoorziening, hebben chips nodig die zijn geoptimaliseerd voor energiezuinige, efficiënte inferentie.
Kostenoptimalisatie: Terwijl het trainen van een AI-model een eenmalige (of infrequente) kost is, is inferentie een doorlopende operationele kost. Naarmate AI-implementaties schalen, kunnen de kosten van inferentie aanzienlijk worden. Dit stimuleert de vraag naar chips die inferentie efficiënter kunnen uitvoeren, waardoor het energieverbruik en de totale operationele kosten worden verlaagd.
Latentievereisten: Veel AI-toepassingen, vooral die met real-time interacties, vereisen een lage latentie. Dit betekent dat de tijd die het AI-model nodig heeft om gegevens te verwerken en een respons te genereren, minimaal moet zijn. Inferentie-geoptimaliseerde chips zijn ontworpen om deze latentie te minimaliseren, waardoor snellere en responsievere AI-ervaringen mogelijk worden.
De Volwassenheid van AI-Modellen: Naarmate AI-modellen geavanceerder en gespecialiseerder worden, neemt de behoefte aan geoptimaliseerde inferentiehardware toe. GPU’s voor algemene doeleinden, hoewel uitstekend voor training, zijn mogelijk niet de meest efficiënte oplossing voor het uitvoeren van specifieke, sterk afgestemde AI-modellen.
De Uitdagers Komen Op: Een Diversifiërend Landschap
Het groeiende belang van inferentie trekt een golf van concurrenten aan die graag Nvidia’s dominantie willen uitdagen. Deze bedrijven gebruiken verschillende strategieën en technologieën om voet aan de grond te krijgen in deze ontluikende markt:
Startups met Gespecialiseerde Architecturen: Talrijke startups ontwikkelen chips die specifiek zijn ontworpen voor inferentie. Deze chips hebben vaak nieuwe architecturen die zijn geoptimaliseerd voor specifieke AI-workloads, zoals natuurlijke taalverwerking of computervisie. Voorbeelden hiervan zijn bedrijven als Graphcore, Cerebras Systems en SambaNova Systems. Deze bedrijven wedden op het idee dat gespecialiseerde hardware beter kan presteren dan GPU’s voor algemene doeleinden in specifieke inferentietaken.
FPGA-Gebaseerde Oplossingen: Field-Programmable Gate Arrays (FPGA’s) bieden een flexibel alternatief voor traditionele GPU’s en ASIC’s (Application-Specific Integrated Circuits). FPGA’s kunnen na de fabricage worden geherprogrammeerd, waardoor ze kunnen worden aangepast aan verschillende AI-modellen en algoritmen. Bedrijven als Xilinx (nu onderdeel van AMD) en Intel maken gebruik van FPGA’s om aanpasbare en efficiënte inferentieoplossingen te bieden.
ASIC-Ontwikkeling: ASIC’s zijn op maat ontworpen chips die zijn gebouwd voor een specifiek doel. In de context van AI kunnen ASIC’s worden ontworpen om maximale prestaties en efficiëntie te leveren voor specifieke inferentieworkloads. Google’s Tensor Processing Unit (TPU), die op grote schaal wordt gebruikt in zijn eigen datacenters, is een goed voorbeeld van een ASIC die is ontworpen voor zowel training als inferentie. Andere bedrijven streven ook naar ASIC-ontwikkeling om een concurrentievoordeel te behalen in de inferentiemarkt.
Gevestigde Chipmakers Breiden hun AI-Aanbod Uit: Traditionele chipmakers, zoals Intel, AMD en Qualcomm, zitten niet stil. Ze breiden hun productportfolio’s actief uit met chips die zijn geoptimaliseerd voor AI-inferentie. Intel, bijvoorbeeld, maakt gebruik van zijn CPU-expertise en verwerft bedrijven die gespecialiseerd zijn in AI-versnellers om zijn positie te versterken. AMD’s overname van Xilinx biedt het een sterk FPGA-gebaseerd platform voor inferentie. Qualcomm, een leider in mobiele processors, integreert AI-versnellingsmogelijkheden in zijn chips om AI-toepassingen op smartphones en andere edge-apparaten aan te drijven.
Cloudproviders Ontwerpen hun Eigen Chips: Grote cloudproviders, zoals Amazon Web Services (AWS) en Google Cloud, ontwerpen steeds vaker hun eigen aangepaste chips voor AI-workloads, inclusief inferentie. De Inferentia-chip van AWS is bijvoorbeeld specifiek ontworpen om inferentie in de cloud te versnellen. Deze trend stelt cloudproviders in staat om hun infrastructuur te optimaliseren voor hun specifieke behoeften en hun afhankelijkheid van externe chipleveranciers te verminderen.
De Strijd om Inferentie-Dominantie: Belangrijke Overwegingen
De concurrentie in de AI-inferentiemarkt gaat niet alleen over ruwe rekenkracht. Verschillende andere factoren zijn cruciaal bij het bepalen van succes:
Software-Ecosysteem: Een sterk software-ecosysteem is essentieel om ontwikkelaars aan te trekken en het gemakkelijk te maken om AI-modellen op een bepaalde chip te implementeren. Nvidia’s CUDA-platform, een parallel computing-platform en programmeermodel, is een groot voordeel geweest in de trainingsmarkt. Concurrenten werken hard aan het ontwikkelen van robuuste softwaretools en bibliotheken om hun hardware te ondersteunen.
Energie-Efficiëntie: Zoals eerder vermeld, is energie-efficiëntie cruciaal voor veel inferentietoepassingen, vooral die aan de edge. Chips die hoge prestaties per watt kunnen leveren, zullen een aanzienlijk voordeel hebben.
Kosten: De kosten van inferentiechips zijn een belangrijke overweging, met name voor grootschalige implementaties. Bedrijven die concurrerende prijzen kunnen bieden met behoud van prestaties, zullen goed gepositioneerd zijn.
Schaalbaarheid: De mogelijkheid om inferentie-implementaties efficiënt te schalen is cruciaal. Dit omvat niet alleen de prestaties van individuele chips, maar ook de mogelijkheid om meerdere chips in een cluster te verbinden en te beheren.
Flexibiliteit en Programmeerbaarheid: Hoewel ASIC’s hoge prestaties bieden voor specifieke workloads, missen ze de flexibiliteit van GPU’s en FPGA’s. De mogelijkheid om zich aan te passen aan evoluerende AI-modellen en algoritmen is een belangrijke overweging voor veel gebruikers.
Beveiliging: Met het toenemende gebruik van AI in gevoelige toepassingen, zoals gezondheidszorg en financiën, wordt beveiliging van het grootste belang.
De Toekomst van Inferentie: Een Multi-Faceted Landschap
De inferentiemarkt staat klaar voor aanzienlijke groei en diversificatie. Het is onwaarschijnlijk dat één enkel bedrijf de markt zal domineren zoals Nvidia dat heeft gedaan in de trainingsruimte. In plaats daarvan zullen we waarschijnlijk een multi-faceted landschap zien met verschillende chiparchitecturen en leveranciers die inspelen op specifieke behoeften en toepassingen.
De concurrentie zal hevig zijn, wat innovatie zal stimuleren en de grenzen zal verleggen van wat mogelijk is met AI. Dit zal uiteindelijk de gebruikers ten goede komen, wat zal leiden tot snellere, efficiëntere en betaalbaardere AI-oplossingen. De opkomst van inferentie gaat niet alleen over het uitdagen van Nvidia’s dominantie; het gaat over het ontsluiten van het volledige potentieel van AI en het toegankelijk maken ervan voor een breder scala aan toepassingen en industrieën. De komende jaren zullen een bepalende periode zijn voor dit cruciale segment van de AI-chipmarkt, die de toekomst zal bepalen van hoe AI wordt ingezet en gebruikt over de hele wereld.