Обучение и инференс: две стороны медали ИИ
Чтобы понять значимость инференса, важно отличать его от обучения. Модели ИИ, движущие силы интеллектуальных приложений, проходят две отдельные фазы:
Обучение (Training): Это вычислительно интенсивная фаза, когда модель ИИ обучается на массивных наборах данных. Представьте, что модель посещает школу, поглощая огромные объемы информации для развития своего интеллекта. Эта фаза требует огромной вычислительной мощности, и графические процессоры (GPU) Nvidia исторически преуспели в этом, предлагая возможности параллельной обработки, необходимые для обработки сложных вычислений, связанных с обучением.
Инференс (Inference): После обучения модель готова к развертыванию и использованию. Здесь вступает в игру инференс. Инференс — это процесс использования обученной модели для прогнозирования или принятия решений на основе новых данных. Это похоже на то, как модель заканчивает обучение и применяет свои знания в реальном мире. Хотя инференс менее требователен к вычислительным ресурсам, чем обучение, он требует скорости, эффективности и, зачастую, низкого энергопотребления.
Это различие имеет решающее значение, поскольку требования к оборудованию для обучения и инференса существенно различаются. В то время как графические процессоры Nvidia доминировали на рынке обучения, рынок инференса представляет собой более разнообразный и конкурентный ландшафт.
Почему инференс набирает обороты
Несколько факторов способствуют росту важности инференса на рынке чипов ИИ:
Распространение приложений ИИ: ИИ больше не ограничивается исследовательскими лабораториями и технологическими гигантами. Он стремительно проникает во все аспекты нашей жизни: от смартфонов и умных домов до автономных транспортных средств и медицинской диагностики. Это широкое распространение означает, что инференс, процесс фактического использования моделей ИИ, происходит в беспрецедентных масштабах.
Периферийные вычисления (Edge Computing): Рост периферийных вычислений является еще одним важным фактором. Периферийные вычисления включают обработку данных ближе к источнику, а не отправку их на централизованные облачные серверы. Это крайне важно для приложений, требующих отклика в реальном времени, таких как беспилотные автомобили или промышленная автоматизация. Периферийные устройства, часто работающие в условиях ограниченной мощности, нуждаются в чипах, оптимизированных для маломощного и эффективного инференса.
Оптимизация затрат: В то время как обучение модели ИИ является единовременными (или нечастыми) затратами, инференс — это постоянные эксплуатационные расходы. По мере масштабирования развертываний ИИ стоимость инференса может стать значительной. Это стимулирует спрос на чипы, которые могут выполнять инференс более эффективно, снижая потребление энергии и общие эксплуатационные расходы.
Требования к задержке: Многие приложения ИИ, особенно те, которые связаны с взаимодействием в реальном времени, требуют низкой задержки. Это означает, что время, необходимое модели ИИ для обработки данных и генерации ответа, должно быть минимальным. Чипы, оптимизированные для инференса, предназначены для минимизации этой задержки, обеспечивая более быстрый и отзывчивый опыт работы с ИИ.
Зрелость моделей ИИ: По мере того как модели ИИ становятся более сложными и специализированными, возрастает потребность в оптимизированном оборудовании для инференса. Графические процессоры общего назначения, хотя и отлично подходят для обучения, могут быть не самым эффективным решением для запуска конкретных, точно настроенных моделей ИИ.
Появление конкурентов: диверсификация ландшафта
Растущая важность инференса привлекает волну конкурентов, стремящихся бросить вызов доминированию Nvidia. Эти компании используют различные стратегии и технологии, чтобы закрепиться на этом растущем рынке:
Стартапы со специализированными архитектурами: Многочисленные стартапы разрабатывают чипы, специально предназначенные для инференса. Эти чипы часто имеют новые архитектуры, оптимизированные для конкретных рабочих нагрузок ИИ, таких как обработка естественного языка или компьютерное зрение. Примеры включают такие компании, как Graphcore, Cerebras Systems и SambaNova Systems. Эти компании делают ставку на то, что специализированное оборудование может превзойти графические процессоры общего назначения в конкретных задачах инференса.
Решения на основе FPGA: Программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) предлагают гибкую альтернативу традиционным графическим процессорам и специализированным интегральным схемам (ASIC). FPGA можно перепрограммировать после изготовления, что позволяет адаптировать их к различным моделям и алгоритмам ИИ. Такие компании, как Xilinx (теперь часть AMD) и Intel, используют FPGA для предоставления адаптируемых и эффективных решений для инференса.
Разработка ASIC: ASIC — это специально разработанные чипы, созданные для определенной цели. В контексте ИИ ASIC могут быть разработаны для обеспечения максимальной производительности и эффективности для конкретных рабочих нагрузок инференса. Тензорный процессор Google (TPU), широко используемый в собственных центрах обработки данных, является ярким примером ASIC, предназначенного как для обучения, так и для инференса. Другие компании также занимаются разработкой ASIC, чтобы получить конкурентное преимущество на рынке инференса.
Расширение предложений ИИ устоявшимися производителями чипов: Традиционные производители чипов, такие как Intel, AMD и Qualcomm, не сидят сложа руки. Они активно расширяют свои продуктовые портфели, включая чипы, оптимизированные для инференса ИИ. Intel, например, использует свой опыт в области процессоров и приобретает компании, специализирующиеся на ускорителях ИИ, чтобы укрепить свои позиции. Приобретение Xilinx компанией AMD предоставляет ей мощную платформу на основе FPGA для инференса. Qualcomm, лидер в области мобильных процессоров, интегрирует возможности ускорения ИИ в свои чипы для поддержки приложений ИИ на смартфонах и других периферийных устройствах.
Облачные провайдеры, разрабатывающие собственные чипы: Крупные облачные провайдеры, такие как Amazon Web Services (AWS) и Google Cloud, все чаще разрабатывают собственные чипы для рабочих нагрузок ИИ, включая инференс. Чип AWS Inferentia, например, специально разработан для ускорения инференса в облаке. Эта тенденция позволяет облачным провайдерам оптимизировать свою инфраструктуру для своих конкретных потребностей и снизить зависимость от сторонних поставщиков чипов.
Битва за доминирование в инференсе: ключевые соображения
Конкуренция на рынке инференса ИИ — это не только грубая вычислительная мощность. Несколько других факторов имеют решающее значение для определения успеха:
Программная экосистема: Сильная программная экосистема необходима для привлечения разработчиков и упрощения развертывания моделей ИИ на конкретном чипе. Платформа CUDA от Nvidia, платформа параллельных вычислений и модель программирования, была основным преимуществом на рынке обучения. Конкуренты усердно работают над созданием надежных программных инструментов и библиотек для поддержки своего оборудования.
Энергоэффективность: Как упоминалось ранее, энергоэффективность имеет решающее значение для многих приложений инференса, особенно на периферии. Чипы, способные обеспечить высокую производительность на ватт, будут иметь значительное преимущество.
Стоимость: Стоимость чипов для инференса является важным фактором, особенно для крупномасштабных развертываний. Компании, которые могут предложить конкурентоспособные цены при сохранении производительности, будут иметь хорошие позиции.
Масштабируемость: Возможность эффективного масштабирования развертываний инференса имеет решающее значение. Это включает в себя не только производительность отдельных чипов, но и возможность подключения и управления несколькими чипами в кластере.
Гибкость и программируемость: Хотя ASIC предлагают высокую производительность для конкретных рабочих нагрузок, им не хватает гибкости графических процессоров и FPGA. Возможность адаптации к развивающимся моделям и алгоритмам ИИ является ключевым фактором для многих пользователей.
Безопасность: С ростом использования ИИ в чувствительных приложениях, таких как здравоохранение и финансы, безопасность становится первостепенной задачей.
Будущее инференса: многогранный ландшафт
Рынок инференса готов к значительному росту и диверсификации. Маловероятно, что одна компания будет доминировать так, как Nvidia на рынке обучения. Вместо этого мы, скорее всего, увидим многогранный ландшафт с различными архитектурами чипов и поставщиками, удовлетворяющими конкретные потребности и приложения.
Конкуренция будет жесткой, стимулируя инновации и раздвигая границы возможного с помощью ИИ. В конечном итоге это принесет пользу пользователям, что приведет к созданию более быстрых, эффективных и доступных решений ИИ. Рост инференса — это не только вызов доминированию Nvidia; речь идет о раскрытии всего потенциала ИИ и обеспечении его доступности для более широкого круга приложений и отраслей. Ближайшие годы станут определяющим периодом для этого критически важного сегмента рынка чипов ИИ, формируя будущее того, как ИИ развертывается и используется во всем мире.