ਹੁਆਵੇਈ ਏਆਈ ਸਫਲਤਾ: ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਢੰਗ

ਹੁਆਵੇਈ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀਜ਼, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਅਮਰੀਕਾ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਕਾਰਨ ਵੱਡੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਹੁਆਵੇਈ ਦੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ (LLM), ਪਾਂਗੂ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਸੁਧਾਰਿਆ ਹੋਇਆ ਤਰੀਕਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ DeepSeek ਦੇ ਅਸਲ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਵੀ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਢੰਗ ਹੁਆਵੇਈ ਦੇ ਆਪਣੇ ਮਲਕੀਅਤੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਅਮਰੀਕੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ।

ਮਿਕਸਚਰ ਆਫ ਗਰੁੱਪਡ ਐਕਸਪਰਟਸ (MoGE) ਦਾ ਉਭਾਰ

ਹੁਆਵੇਈ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦਾ ਮੁੱਖ ਪੱਥਰ ਮਿਕਸਚਰ ਆਫ ਗਰੁੱਪਡ ਐਕਸਪਰਟਸ (MoGE) ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕ, ਜਿਸਦਾ ਵੇਰਵਾ ਹੁਆਵੇਈ ਦੀ ਪਾਂਗੂ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਨੂੰ ਮਿਕਸਚਰ ਆਫ ਐਕਸਪਰਟਸ (MoE) ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਇੱਕ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। MoE ਨੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ DeepSeek ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

MoE ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਲਈ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੁਆਵੇਈ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ “ਮਾਹਿਰਾਂ" ਦੇ ਅਸਮਾਨ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਕਿ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਹਨ, ਜੋ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਚਲਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹੁਆਵੇਈ ਦਾ MoGE ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਰਵਾਇਤੀ MoE ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ

MoGE ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਰਕਲੋਡ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੇਂਦਰੀ ਵਿਚਾਰ ਚੋਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ “ਗਰੁੱਪ” ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਵਰਕਲੋਡ ਵੰਡ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬੋਝ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਬਰਾਬਰ ਵੰਡ ਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਦੱਸਿਆ, ਜੋ ਕਿ ਆਧੁਨਿਕ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ਹੈ।

ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ “ਮਾਹਿਰਾਂ” ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਇੱਕ ਵੱਡੇ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਪ-ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਮਾਹਿਰ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਭਿੰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੁਹਾਰਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੁੱਚੀ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਚੀਨ ਦੀ ਏਆਈ ਤਰੱਕੀ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਹੈ। ਚੀਨੀ ਏਆਈ ਕੰਪਨੀਆਂ, Nvidia ਤੋਂ AI ਚਿਪਸ ਵਰਗੀਆਂ ਉੱਨਤ ਏਆਈ ਚਿਪਸ ਦੀ ਦਰਾਮਦ ‘ਤੇ ਅਮਰੀਕੀ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਿੱਛਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਸੁਧਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਸਹਿਯੋਗੀ ਏਕੀਕਰਨ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਹੁਆਵੇਈ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ Ascend ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ (NPU) ‘ਤੇ MoGE ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੈ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਕਿ MoGE ਨੇ ਮਾਹਿਰ ਲੋਡ ਬੈਲੇਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੋਵਾਂ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ। ਇਹ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਮਾਣ ਹੈ।

ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪਾਂਗੂ ਦਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ

MoGE ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ Ascend NPUs ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੁਆਵੇਈ ਦਾ ਪਾਂਗੂ ਮਾਡਲ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ DeepSeek-V3, ਅਲੀਬਾਬਾ ਗਰੁੱਪ ਹੋਲਡਿੰਗ ਦਾ Qwen2.5-72B, ਅਤੇ ਮੈਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ Llama-405B ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ। ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਪਾਂਗੂ ਨੇ ਜਨਰਲ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਸਟੇਟ-ਆਫ-ਦੀ-ਆਰਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਸਾਰੇ ਚੀਨੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ‘ਤੇ ਉੱਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। ਪਾਂਗੂ ਨੇ ਲੰਬੇ-ਸੰਦਰਭ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵੀ ਦਿਖਾਈ, ਜੋ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਾਂਗੂ ਮਾਡਲ ਨੇ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ-ਸਮਝਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ, ਤਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਾਕਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਅਰਥ ਕੱਢਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਹੁਆਵੇਈ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਹੁਆਵੇਈ ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਮਹੱਤਤਾ

ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਹੁਆਵੇਈ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਰਣਨੀਤਕ ਮਹੱਤਤਾ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਸ਼ੇਨਜ਼ੇਨ-ਅਧਾਰਤ ਕੰਪਨੀ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਮਰੀਕੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਹੁਆਵੇਈ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀਆਂ Ascend ਚਿਪਸ ਨੂੰ Nvidia ਦੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਘਰੇਲੂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਇਸ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।

ਪਾਂਗੂ ਅਲਟਰਾ, ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਜਿਸ ਵਿੱਚ NPUs ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ 135 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ, ਹੁਆਵੇਈ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਸੁਚਾਰੂਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਸਦੇ NPUs ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੁਆਵੇਈ ਏਆਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।

ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਹੁਆਵੇਈ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਪ੍ਰੀ-ਸਿਖਲਾਈ, ਲੰਬੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿਸਥਾਰ, ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਸਿਖਲਾਈ। ਪ੍ਰੀ-ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ 13.2 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਲੰਬਾ ਸੰਦਰਭ ਵਿਸਥਾਰ ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡੇਟਾ ਮਾਨਤਾ ‘ਤੇ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੜਾਅ 8,192 Ascend ਚਿਪਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਵੰਡੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹੁਆਵੇਈ ਨੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਜਲਦੀ ਹੀ ਇਸਦੇ ਵਪਾਰਕ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਏ ਜਾਣਗੇ, ਇਸਦੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮੌਕੇ ਖੋਲ੍ਹੇ ਜਾਣਗੇ।

ਮਿਕਸਚਰ ਆਫ ਐਕਸਪਰਟਸ (MoE) ਅਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਡੁਬਕੀ

ਹੁਆਵੇਈ ਦੇ MoGE ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼ਲਾਘਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ‘ਤੇ ਇਹ ਬਣਦਾ ਹੈ: ਮਿਕਸਚਰ ਆਫ ਐਕਸਪਰਟਸ (MoE) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। MoE ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਬਦਲਾਅ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਵਿੱਚ ਅਨੁਪਾਤਕ ਵਾਧੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਰਗ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, MoE “ਮਾਹਿਰਾਂ" ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਛੋਟੇ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਖਾਸ ਉਪ-ਸਮੂਹਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ “ਗੇਟ" ਨੈਟਵਰਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਹਿਰ(ਾਂ) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਚੋਣਵੇਂ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਗਣਨਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿੱਤੇ ਇਨਪੁਟ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੀ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਲੀਪਣ ਅਨੁਮਾਨਿਤ (ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ) ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਹਿਰ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

MoE ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਅਸਮਾਨ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋਣਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾ ਹੈ। ਕਈ MoE ਲਾਗੂਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਮਾਹਿਰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਵਿਹਲੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਸੰਤੁਲਨ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਗੇਟ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਅਸੰਤੁਲਨ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਘੱਟ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਸਮਾਨਤਾ MoE ਦੀ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਅਸੰਤੁਲਨ ਅਕਸਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਘੱਟ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਘੱਟ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਸਿਖਲਾਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਘਟੀਆ ਮਾਡਲ ਬਣਦਾ ਹੈ।

MoE ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਗੇਟ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਜਟਿਲਤਾ ਹੈ। ਗੇਟ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਹੀਂ ਤਾਂ, MoE ਉਮੀਦਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜਾ ਓਵਰਹੈੱਡ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਗਰੁੱਪਡ ਐਕਸਪਰਟਸ (MoGE): MoE ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ

ਹੁਆਵੇਈ ਦਾ ਮਿਕਸਚਰ ਆਫ ਗਰੁੱਪਡ ਐਕਸਪਰਟਸ (MoGE) ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਰਵਾਇਤੀ MoE ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਧਰਿਆ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੋਡ ਬੈਲੇਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਰਣਨੀਤਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮੂਹ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਰੂਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਰਕਲੋਡ ਵੰਡ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਨਤਾ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।

ਚੋਣ ਦੌਰਾਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰਕੇ, MoGE ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੇ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਵਰਕਲੋਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰੂਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਗੇਟ ਨੈਟਵਰਕ ਹੁਣ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਬੋਝ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਬਰਾਬਰ ਵੰਡ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਵਿਧੀ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਕਿ ਸਮੂਹ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਰੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੂਹ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, MoGE ਘੱਟ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਅਤੇ ਘੱਟ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰਨਾ ਬਿਹਤਰ ਸਰੋਤ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਵਧੇਰੇ ਇਕਸਾਰ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਅਲਾਟ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੁੱਚਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤਮ ਨਤੀਜਾ ਬਿਹਤਰ ਮਾਹਿਰ ਲੋਡ ਬੈਲੇਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ, ਘੱਟ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤਾਂ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸਮੁੱਚੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

Ascend NPU: ਏਆਈ ਲਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲਰੇਸ਼ਨ

Ascend NPU (ਨਿਊਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ) ਹੁਆਵੇਈ ਦੀ AI ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਸਮੇਤ AI ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਉਹ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਗੁਣਾ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ, ਅਤੇ ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ ਸੰਚਾਰ ਇੰਟਰਫੇਸ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Huawei ਦੇ Ascend NPUs ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ‘ਤੇ ਵਧੀਆ-ਦਾਣੇਦਾਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

MoGE ਅਤੇ Ascend NPU ਦਾ ਸਹਿਯੋਗੀ ਸੁਮੇਲ AI ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। MoGE ਲੋਡ ਬੈਲੇਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਕੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪੱਖ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ Ascend NPU ਇਹਨਾਂ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸਲਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਹੁਆਵੇਈ ਨੂੰ AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

Ascend NPU ਉੱਚ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਘਣਤਾ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਕਲਾਉਡ ਸਰਵਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੀਮਤ ਪਾਵਰ ਬਜਟ ਵਾਲੇ ਕਿਨਾਰੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੱਕ।

ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ

ਹੁਆਵੇਈ ਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜੇ MoGE ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ Ascend NPU ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। DeepSeek-V3, Qwen2.5-72B, ਅਤੇ Llama-405B ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪਾਂਗੂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ, ਹੁਆਵੇਈ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਇਸਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਸਟੇਟ-ਆਫ-ਦੀ-ਆਰਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਆਮ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਅਤੇ ਚੀਨੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ‘ਤੇ ਪਾਂਗੂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸਦੀ ਬਹੁਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਲੰਬੇ-ਸੰਦਰਭ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਪਾਂਗੂ ਦਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਿਰਫ਼ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਭਿਆਸ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਉਹ ਹੁਆਵੇਈ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦਾ ਠੋਸ ਸਬੂਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ AI ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹੋਣ ਦੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਹੁਆਵੇਈ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ

AI ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਹੁਆਵੇਈ ਦੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਰਣਨੀਤਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਕੰਪਨੀ ਚੱਲ ਰਹੇ ਵਪਾਰਕ ਸੰਘਰਸ਼ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅਮਰੀਕੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, Ascend ਚਿਪਸ ਦਾ ਵਿਕਾਸ Nvidia ਅਤੇ AMD ਦੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਂਗੂ ਅਲਟਰਾ, NPUs ਲਈ 135 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ LLM, ਇਸਦੇ ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ ਚਿਪਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਹੁਆਵੇਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਸੁਚਾਰੂਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਯਤਨ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ AI ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੁਆਵੇਈ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣਗੇ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਚੀਨ ਦੇ ਅੰਦਰ। ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਕੇ, ਹੁਆਵੇਈ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਕੀਟ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ AI ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੀਡਰ ਵਜੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ

ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ-ਪੱਧਰੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ AI ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਹੁਆਵੇਈ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵਾਧੇ, Ascend ਚਿਪ ਵਰਗੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀਕਲ ਕਰਵ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਾਂਗੂ ਵਰਗੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਟੇਟ-ਆਫ-ਦੀ-ਆਰਟ ਮਾਡਲ ਸਾਬਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰ ਹੋਣਾ ਬਾਕੀ ਹੈ। MoGE ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਇਸਨੂੰ ਵੱਡੀਆਂ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਵੱਲ ਧੱਕਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। Ascend NPU ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਕੰਮ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਜਾਂਚ ਬਿਹਤਰ AI ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੇਗੀ।