Trening a inferencja: Dwie strony medalu AI
Aby zrozumieć znaczenie inferencji, należy odróżnić ją od jej odpowiednika: uczenia. Modele AI, silniki napędzające inteligentne aplikacje, przechodzą przez dwie odrębne fazy.
Trening (Uczenie): Jest to faza intensywna obliczeniowo, w której model AI uczy się na podstawie ogromnych zbiorów danych. Można to porównać do uczęszczania modelu do szkoły, gdzie pochłania on ogromne ilości informacji, aby rozwinąć swoją inteligencję. Faza ta wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, a procesory graficzne (GPU) firmy Nvidia historycznie przodowały w tej dziedzinie, oferując możliwości przetwarzania równoległego potrzebne do obsługi złożonych obliczeń związanych z uczeniem.
Inferencja (Wnioskowanie): Po wytrenowaniu model jest gotowy do wdrożenia i rozpoczęcia pracy. W tym miejscu pojawia się inferencja. Inferencja to proces wykorzystywania wytrenowanego modelu do przewidywania lub podejmowania decyzji na podstawie nowych danych. To tak, jakby model ukończył szkołę i wykorzystywał swoją wiedzę w realnym świecie. Chociaż inferencja jest mniej wymagająca obliczeniowo niż uczenie, wymaga szybkości, wydajności i często niskiego zużycia energii.
To rozróżnienie jest kluczowe, ponieważ wymagania sprzętowe dotyczące uczenia i inferencji znacznie się różnią. Podczas gdy procesory graficzne firmy Nvidia zdominowały rynek uczenia, rynek inferencji stanowi bardziej zróżnicowany i konkurencyjny krajobraz.
Dlaczego inferencja nabiera rozpędu
Kilka czynników przyczynia się do rosnącego znaczenia inferencji na rynku chipów AI:
Rozpowszechnienie aplikacji AI: AI nie ogranicza się już do laboratoriów badawczych i gigantów technologicznych. Szybko przenika do każdego aspektu naszego życia, od smartfonów i inteligentnych domów po pojazdy autonomiczne i diagnostykę medyczną. To szerokie wdrożenie oznacza, że inferencja, czyli proces faktycznego używania modeli AI, odbywa się na niespotykaną dotąd skalę.
Przetwarzanie brzegowe (Edge Computing): Rozwój przetwarzania brzegowego jest kolejnym ważnym czynnikiem. Przetwarzanie brzegowe polega na przetwarzaniu danych bliżej źródła, zamiast wysyłania ich do scentralizowanych serwerów w chmurze. Jest to kluczowe dla aplikacji wymagających reakcji w czasie rzeczywistym, takich jak samochody autonomiczne lub automatyka przemysłowa. Urządzenia brzegowe, często działające w środowiskach o ograniczonym poborze mocy, potrzebują chipów zoptymalizowanych pod kątem energooszczędnej inferencji.
Optymalizacja kosztów: Podczas gdy uczenie modelu AI jest jednorazowym (lub rzadkim) kosztem, inferencja jest bieżącym kosztem operacyjnym. Wraz ze skalowaniem wdrożeń AI koszt inferencji może stać się znaczny. To napędza popyt na chipy, które mogą wykonywać inferencję wydajniej, zmniejszając zużycie energii i ogólne koszty operacyjne.
Wymagania dotyczące opóźnień (Latency): Wiele aplikacji AI, zwłaszcza te obejmujące interakcje w czasie rzeczywistym, wymaga niskiego opóźnienia. Oznacza to, że czas potrzebny modelowi AI na przetworzenie danych i wygenerowanie odpowiedzi musi być minimalny. Chipy zoptymalizowane pod kątem inferencji są zaprojektowane tak, aby zminimalizować to opóźnienie, umożliwiając szybsze i bardziej responsywne doświadczenia AI.
Dojrzałość modeli AI: Wraz z tym, jak modele AI stają się coraz bardziej wyrafinowane i wyspecjalizowane, rośnie zapotrzebowanie na zoptymalizowany sprzęt do inferencji. Uniwersalne procesory graficzne, choć doskonałe do uczenia, mogą nie być najbardziej wydajnym rozwiązaniem do uruchamiania konkretnych, wysoce dostrojonych modeli AI.
Pojawiają się pretendenci: Zróżnicowany krajobraz
Rosnące znaczenie inferencji przyciąga falę konkurentów, którzy chcą rzucić wyzwanie dominacji Nvidii. Firmy te stosują różne strategie i technologie, aby zdobyć przyczółek na tym rozwijającym się rynku:
Startupy z wyspecjalizowanymi architekturami: Liczne startupy opracowują chipy zaprojektowane specjalnie do inferencji. Chipy te często charakteryzują się nowatorskimi architekturami zoptymalizowanymi pod kątem określonych obciążeń AI, takich jak przetwarzanie języka naturalnego lub wizja komputerowa. Przykładami są firmy takie jak Graphcore, Cerebras Systems i SambaNova Systems. Firmy te stawiają na to, że wyspecjalizowany sprzęt może przewyższyć uniwersalne procesory graficzne w określonych zadaniach inferencji.
Rozwiązania oparte na FPGA: Programowalne układy bramek (FPGA) oferują elastyczną alternatywę dla tradycyjnych procesorów graficznych i układów ASIC (Application-Specific Integrated Circuits). FPGA można przeprogramować po wyprodukowaniu, co pozwala na dostosowanie ich do różnych modeli i algorytmów AI. Firmy takie jak Xilinx (obecnie część AMD) i Intel wykorzystują FPGA do zapewnienia elastycznych i wydajnych rozwiązań inferencyjnych.
Rozwój ASIC: ASIC to niestandardowe chipy zaprojektowane do określonego celu. W kontekście AI układy ASIC można zaprojektować tak, aby zapewniały maksymalną wydajność i efektywność dla określonych obciążeń inferencyjnych. Tensor Processing Unit (TPU) firmy Google, szeroko stosowany w jej własnych centrach danych, jest doskonałym przykładem układu ASIC zaprojektowanego zarówno do uczenia, jak i inferencji. Inne firmy również dążą do rozwoju ASIC, aby uzyskać przewagę konkurencyjną na rynku inferencji.
Uznani producenci chipów rozszerzający swoją ofertę AI: Tradycyjni producenci chipów, tacy jak Intel, AMD i Qualcomm, nie siedzą bezczynnie. Aktywnie rozszerzają swoje portfolio produktów o chipy zoptymalizowane pod kątem inferencji AI. Intel, na przykład, wykorzystuje swoją wiedzę w zakresie procesorów i przejmuje firmy specjalizujące się w akceleratorach AI, aby wzmocnić swoją pozycję. Przejęcie Xilinx przez AMD zapewnia mu silną platformę opartą na FPGA do inferencji. Qualcomm, lider w dziedzinie procesorów mobilnych, integruje możliwości akceleracji AI w swoich chipach, aby zasilać aplikacje AI na smartfonach i innych urządzeniach brzegowych.
Dostawcy usług w chmurze projektujący własne chipy: Główni dostawcy usług w chmurze, tacy jak Amazon Web Services (AWS) i Google Cloud, coraz częściej projektują własne, niestandardowe chipy do obsługi obciążeń AI, w tym inferencji. Chip Inferentia firmy AWS, na przykład, jest specjalnie zaprojektowany do przyspieszania inferencji w chmurze. Ten trend pozwala dostawcom usług w chmurze optymalizować swoją infrastrukturę pod kątem ich specyficznych potrzeb i zmniejszać ich zależność od zewnętrznych dostawców chipów.
Bitwa o dominację w inferencji: Kluczowe kwestie
Konkurencja na rynku inferencji AI nie dotyczy tylko surowej mocy obliczeniowej. Kilka innych czynników ma kluczowe znaczenie dla określenia sukcesu:
Ekosystem oprogramowania: Silny ekosystem oprogramowania jest niezbędny do przyciągnięcia programistów i ułatwienia wdrażania modeli AI na danym chipie. Platforma CUDA firmy Nvidia, platforma obliczeń równoległych i model programowania, była główną zaletą na rynku uczenia. Konkurenci ciężko pracują nad opracowaniem solidnych narzędzi programistycznych i bibliotek do obsługi swojego sprzętu.
Efektywność energetyczna: Jak wspomniano wcześniej, efektywność energetyczna ma kluczowe znaczenie dla wielu zastosowań inferencji, zwłaszcza tych na brzegu sieci. Chipy, które mogą zapewnić wysoką wydajność na wat, będą miały znaczną przewagę.
Koszt: Koszt chipów do inferencji jest głównym czynnikiem, szczególnie w przypadku wdrożeń na dużą skalę. Firmy, które mogą zaoferować konkurencyjne ceny przy zachowaniu wydajności, będą miały dobrą pozycję.
Skalowalność: Możliwość wydajnego skalowania wdrożeń inferencji ma kluczowe znaczenie. Obejmuje to nie tylko wydajność poszczególnych chipów, ale także możliwość łączenia i zarządzania wieloma chipami w klastrze.
Elastyczność i programowalność: Podczas gdy układy ASIC oferują wysoką wydajność dla określonych obciążeń, brakuje im elastyczności procesorów graficznych i układów FPGA. Możliwość dostosowania się do ewoluujących modeli i algorytmów AI jest kluczowym czynnikiem dla wielu użytkowników.
Bezpieczeństwo: Wraz z rosnącym wykorzystaniem AI w wrażliwych aplikacjach, takich jak opieka zdrowotna i finanse, bezpieczeństwo staje się najważniejsze.
Przyszłość inferencji: Wieloaspektowy krajobraz
Rynek inferencji jest gotowy na znaczny wzrost i dywersyfikację. Jest mało prawdopodobne, aby jedna firma zdominowała ten rynek w taki sposób, jak Nvidia zdominowała przestrzeń uczenia. Zamiast tego prawdopodobnie zobaczymy wieloaspektowy krajobraz z różnymi architekturami chipów i dostawcami zaspokajającymi określone potrzeby i zastosowania.
Konkurencja będzie zacięta, napędzając innowacje i przesuwając granice tego, co jest możliwe dzięki AI. Ostatecznie przyniesie to korzyści użytkownikom, prowadząc do szybszych, wydajniejszych i bardziej przystępnych cenowo rozwiązań AI. Rozwój inferencji to nie tylko wyzwanie dla dominacji Nvidii; chodzi o uwolnienie pełnego potencjału AI i udostępnienie go szerszemu zakresowi zastosowań i branż. Nadchodzące lata będą decydującym okresem dla tego krytycznego segmentu rynku chipów AI, kształtując przyszłość wdrażania i wykorzystywania AI na całym świecie.