Ландшафт искусственного интеллекта претерпевает значительные изменения. Годами огромные вычислительные потребности сложных моделей ИИ, особенно больших языковых моделей (LLM), привязывали их работу в основном к мощным, энергоемким серверам, спрятанным в обширных центрах обработки данных. Доступ обычно включал отправку запросов через интернет и ожидание ответов, обработанных удаленно. Однако убедительный сдвиг в сторону локализованных вычислений набирает обороты, движимый достижениями в процессорных технологиях и растущими опасениями по поводу конфиденциальности данных и задержек. Advanced Micro Devices (AMD), грозный игрок на арене полупроводников, активно принимает эту тенденцию, стремясь предоставить пользователям возможность использовать возможности генеративного ИИ непосредственно на своих персональных компьютерах. Последняя инициатива компании в этой области — проект с открытым исходным кодом под интригующим названием GAIA, акроним от ‘Generative AI Is Awesome’.
Наступление эры локальной обработки ИИ
Привлекательность запуска генеративных моделей ИИ локально многогранна. Во-первых, это решает растущие проблемы конфиденциальности. Когда данные обрабатываются на собственном устройстве пользователя, устраняется необходимость передачи потенциально конфиденциальной информации сторонним серверам, что предлагает по своей сути более безопасную парадигму работы. Во-вторых, локальное выполнение может значительно снизить задержку; задержка между вводом и выводом минимизируется, когда тяжелые вычисления происходят всего в нескольких миллиметрах от пользовательского интерфейса, а не потенциально пересекают континенты. В-третьих, это демократизирует доступ. В то время как облачный ИИ часто включает абонентскую плату или ограничения на использование, обработка на устройстве использует оборудование, которым пользователь уже владеет, потенциально снижая барьер для входа в экспериментирование и использование инструментов ИИ.
Признавая этот потенциал, AMD стратегически интегрирует специализированные процессорные ядра, разработанные специально для рабочих нагрузок ИИ, в свои процессорные архитектуры. Кульминация этих усилий очевидна в их последних процессорах серии Ryzen AI 300, которые оснащены усовершенствованными нейронными процессорами (NPU). Эти NPU разработаны для обработки специфических типов математических операций, преобладающих в задачах машинного обучения, делая это со значительно большей эффективностью — как с точки зрения скорости, так и энергопотребления — по сравнению с традиционными ядрами CPU. Именно это выделенное оборудование AMD стремится разблокировать для массовых пользователей через свой проект GAIA. Victoria Godsoe, менеджер AMD по поддержке разработчиков ИИ, подчеркнула эту цель, заявив, что GAIA ‘использует мощь нейронного процессора (NPU) Ryzen AI для запуска частных и локальных больших языковых моделей (LLM)’. Она также выделила преимущества: ‘Эта интеграция обеспечивает более быструю и эффективную обработку — т.е. меньшее энергопотребление — при сохранении ваших данных локальными и безопасными’.
Представляем GAIA: упрощение развертывания LLM на устройствах
GAIA становится ответом AMD на вопрос: как пользователи могут легко задействовать возможности NPU своих новых машин на базе Ryzen AI для запуска сложных моделей ИИ? Представленный как приложение с открытым исходным кодом, GAIA предоставляет упрощенный интерфейс, специально разработанный для развертывания и взаимодействия с мелкомасштабными LLM непосредственно на ПК с Windows, оснащенных новейшим оборудованием AMD. Проект сознательно опирается на существующие фреймворки с открытым исходным кодом, в частности, ссылаясь на Lemonade как на основу, демонстрируя дух сотрудничества в рамках более широкого сообщества разработчиков.
Основная функция GAIA — абстрагировать большую часть сложности, обычно связанной с настройкой и запуском LLM. Пользователям предоставляется более доступная среда, оптимизированная с нуля для архитектуры AMD Ryzen AI. Эта оптимизация имеет решающее значение; она гарантирует, что программное обеспечение эффективно использует NPU, максимизируя производительность и минимизируя энергопотребление. Хотя основной целью является серия Ryzen AI 300 с ее мощным NPU, AMD не полностью исключила пользователей старых или других конфигураций оборудования.
Проект поддерживает популярные и относительно компактные семейства LLM, включая модели, основанные на широко доступных архитектурах Llama и Phi. Эти модели, хотя, возможно, и не обладают масштабом гигантов вроде GPT-4, удивительно способны для различных задач на устройстве. AMD предлагает потенциальные варианты использования, начиная от интерактивных чат-ботов, способных к естественному разговору, до более сложных задач рассуждения, демонстрируя универсальность, предусмотренную для локального ИИ на базе GAIA.
Изучение возможностей GAIA: агенты и гибридная мощность
Чтобы продемонстрировать практическое применение и сделать технологию немедленно полезной, GAIA поставляется с набором предопределенных ‘агентов’, каждый из которых настроен на определенную функцию:
- Chaty: Как следует из названия, этот агент обеспечивает опыт разговорного ИИ, выступая в роли чат-бота для общего взаимодействия и диалога. Он использует способность базовой LLM генерировать человекоподобные текстовые ответы.
- Clip: Этот агент фокусируется на задачах ответа на вопросы. Примечательно, что он включает возможности Retrieval-Augmented Generation (RAG), позволяя ему потенциально извлекать информацию из внешних источников, таких как транскрипты YouTube, для предоставления более информированных или контекстуально релевантных ответов. Эта функциональность RAG значительно расширяет базу знаний агента за пределы исходных данных обучения LLM.
- Joker: Еще один агент на основе RAG, Joker специально разработан для юмора, его задача — генерировать шутки. Это демонстрирует потенциал для специализированных, творческих применений локальных LLM.
- Simple Prompt Completion: Предлагает более прямую связь с базовой LLM, позволяя пользователям вводить подсказки и получать простые завершения без разговорных или специфичных для задач слоев других агентов. Он служит фундаментальным интерфейсом для прямого взаимодействия с моделью.
Выполнение этих агентов, в частности процесс инференса, когда модель генерирует ответы, в основном обрабатывается NPU на совместимых чипах серии Ryzen AI 300. Это обеспечивает эффективную работу с низким энергопотреблением. Однако AMD также включила более продвинутый ‘гибридный’ режим для некоторых поддерживаемых моделей. Этот инновационный подход динамически задействует интегрированный графический процессор (iGPU) процессора вместе с NPU. Используя параллельную вычислительную мощность iGPU, этот гибридный режим может обеспечить значительный прирост производительности для требовательных задач ИИ, предлагая пользователям способ ускорить инференс сверх того, что может достичь один NPU.
Признавая разнообразие аппаратного ландшафта, AMD также предоставляет запасной вариант. Существует вариант GAIA, который полагается исключительно на ядра CPU для вычислений. Хотя он значительно медленнее и менее энергоэффективен, чем режимы NPU или гибридный, эта версия только для CPU обеспечивает более широкую доступность, позволяя пользователям без новейшего оборудования Ryzen AI экспериментировать с GAIA, хотя и с потерей производительности.
Стратегическое позиционирование и преимущество открытого исходного кода
Запуск GAIA можно рассматривать в более широком контексте конкурентного рынка полупроводников, особенно в отношении ускорения ИИ. В течение значительного периода NVIDIA занимала доминирующее положение в пространстве ИИ, в основном благодаря своим мощным GPU и зрелой программной экосистеме CUDA (Compute Unified Device Architecture), которая стала де-факто стандартом для высокопроизводительного машинного обучения. Эффективный запуск более крупных моделей на потребительском оборудовании часто направлял разработчиков и энтузиастов к предложениям NVIDIA.
Инициатива AMD GAIA, в сочетании с выделенным оборудованием NPU в чипах Ryzen AI, представляет собой стратегический шаг, чтобы бросить вызов этому доминированию, особенно на растущем рынке ИИ на устройствах для ноутбуков и настольных компьютеров. Предоставляя простой в использовании, оптимизированный инструмент с открытым исходным кодом, AMD стремится создать экосистему вокруг своих собственных аппаратных возможностей ИИ, делая платформы Ryzen AI более привлекательными для разработчиков и конечных пользователей, заинтересованных в локальном выполнении ИИ. Явный акцент на оптимизации NPU отличает его от подходов, ориентированных на GPU, и подчеркивает преимущества энергоэффективности, присущие выделенным нейронным процессорам для конкретных задач ИИ.
Решение выпустить GAIA под разрешительной лицензией MIT с открытым исходным кодом также является стратегически значимым. Оно приглашает к сотрудничеству и вкладу со стороны мирового сообщества разработчиков. Этот подход может ускорить разработку проекта, привести к интеграции новых функций и моделей и способствовать формированию сообщества, заинтересованного в платформе ИИ AMD. AMD явно приветствует pull-запросы на исправление ошибок и улучшение функций, сигнализируя о приверженности развитию GAIA через коллективные усилия. Открытый исходный код снижает барьер для разработчиков к экспериментам, интеграции и потенциальному созданию коммерческих приложений поверх фреймворка GAIA, дополнительно стимулируя экосистему вокруг Ryzen AI.
Хотя текущая итерация фокусируется на меньших LLM, подходящих для выполнения на устройстве, основа, заложенная GAIA, может проложить путь к поддержке более сложных моделей и приложений по мере дальнейшего развития технологии NPU. Это представляет собой четкое заявление о намерениях со стороны AMD: быть главной силой в эру персонального, локализованного искусственного интеллекта, предоставляя оборудование и доступные программные инструменты, необходимые для того, чтобы передать возможности ИИ непосредственно в руки пользователей, безопасно и эффективно. Название ‘Generative AI Is Awesome’, хотя, возможно, и неформальное, подчеркивает энтузиазм и амбиции компании на этом быстро развивающемся технологическом рубеже.