హువావే టెక్నాలజీస్, యుఎస్ ఆంక్షల కారణంగా గణనీయమైన సాంకేతిక సవాళ్లను ఎదుర్కొంటున్న సంస్థ, కృత్రిమ మేధస్సు (AI) మోడల్ శిక్షణలో ఒక đột phá ಸಾಧించింది. హువావే 大型语言模型 (LLM), పాంగుపై పనిచేస్తున్న పరిశోధకులు, డీప్‌సీక్ యొక్క అసలైన విధానాన్ని అధిగమించే మెరుగైన दृष्टिकोण विकसित చేసామని పేర్కొన్నారు. ఈ వినూత్న పద్ధతి యుఎస్ సాంకేతికతలపై కంపెనీ ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తుంది, ఇది ప్రస్తుత భౌగోళిక రాజకీయ పరిస్థితులలో కీలకమైన లక్ష్యం.
సమూహ నిపుణుల మిశ్రమం (MoGE) యొక్క ఆవిర్భావం
హువావే అభివృద్ధికి మూలస్తంభం సమూహ నిపుణుల మిశ్రమం (MoGE) అనే భావనలో ఉంది. హువావే యొక్క పాంగు బృందం ప్రచురించిన ఒక పేపర్‌లో వివరించబడిన ఈ నూతన సాంకేతికత, మిశ్రమం నిపుణుల (MoE) సాంకేతికత యొక్క నవీకరించబడిన સંસ્કરણగా సమర్పించబడింది. డీప్‌సీక్ విజయంలో చూపిన విధంగా, MoE ఖర్చుతో కూడుకున్న AI నమూనాలను రూపొందించడంలో కీలకమైనదని నిరూపించబడింది.
MoE పెద్ద మోడల్ పారామితులకు ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది, దీనివల్ల శిక్షణ సామర్థ్యం పెరుగుతుంది. అయితే, బహుళ పరికరాల్లో ఒకేసారి పనులు నడుపుతున్నప్పుడు పనితీరును అడ్డుకునే AI శిక్షణలో కీలకమైన అంశాలైన “నిపుణుల” అసమాన క్రియాశీలత వలన వచ్చే అసమర్థతలను హువావే పరిశోధకులు గుర్తించారు. హువావే యొక్క MoGE వ్యూహాత్మకంగా ఈ సమస్యలను పరిష్కరిస్తుంది.
సాంప్రదాయ MoE મોડેલોలో అసమర్థతలను పరిష్కరించడం
MoGE వ్యవస్థను పనిభారం పంపిణీని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి క్లిష్టంగా రూపొందించారు. ఎంపిక ప్రక్రియలో నిపుణులను “సమూహపరచడం” అనేది ప్రధాన ఆలోచన, ఇది మరింత సమతుల్యమైన పనిభారం పంపిణీకి దారితీస్తుంది. గణన భారాన్ని మరింత సమానంగా పంపిణీ చేయడం ద్వారా, ఆధునిక AI శిక్షణలో ముఖ్యమైన అంశమైన సమాంతర గణన వాతావరణాల పనితీరులో గణనీయమైన పెరుగుదలను పరిశోధకులు నివేదించారు.
AI శిక్షణలో “నిపుణులు” అనే భావన పెద్ద, మరింత సమగ్రమైన మోడల్‌లోని ప్రత్యేక ఉప-నమూనాలు లేదా భాగాలను సూచిస్తుంది. ప్రతి నిపుణుడు చాలా నిర్దిష్ట పనులు లేదా డేటా రకాలను నిర్వహించడానికి ఖచ్చితంగా రూపొందించబడింది. ఈ दृष्टिकोण విభిన్న ప్రత్యేక నైపుణ్యాన్ని వినియోగించుకుంటుంది, దీనివల్ల మొత్తం AI వ్యవస్థ దాని మొత్తం పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది.
చైనా యొక్క AI అభివృద్ధికి చిక్కులు
ఈ అభివృద్ధి ప్రత్యేకంగా సకాలీనమైనది. Nvidia నుండి వచ్చిన వాటి వంటి అధునాతన AI చిప్‌ల దిగుమతిపై US ఆంక్షలు ఉన్నప్పటికీ, చైనా AI కంపెనీలు మోడల్ శిక్షణ మరియు అనుమాన సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి పద్ధతులను దూకుడుగా అనుసరిస్తున్నాయి. ఈ పద్ధతుల్లో алгоритмические అభివృద్ధి మాత్రమే కాకుండా హార్డ్‌వేర్ અને సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క సమన్వయ సమన్వయం కూడా ఉన్నాయి.
హువావే పరిశోధకులు వారి Ascend neural processing unit (NPU) పై MoGE నిర్మాణాన్ని ఖచ్చితంగా పరీక్షించారు, ప్రత్యేకంగా AI పనులను వేగవంతం చేయడానికి రూపొందించబడింది. మోడల్ శిక్షణ మరియు అనుమాన దశలకు MoGE ఉన్నతమైన నిపుణుల లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్ మరియు మరింత సమర్థవంతమైన అమలును సాధించిందని ఫలితాలు సూచిస్తున్నాయి. హార్డ్‌వేర్ અને సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఏకకాలంలో ఆప్టిమైజ్ చేయడం యొక్క ప్రయోజనాలను ఇది గణనీయమైన ధ్రువీకరణ.
ప్రముఖ AI મોડેళ్లకు వ్యతిరేకంగా పాంగును బెంచ్‌మార్కింగ్
MoGE నిర్మాణం మరియు Ascend NPUs ద్వారా బలోపేతం చేయబడిన హువావే యొక్క పాంగు మోడల్‌ను ప్రముఖ AI મોડેళ్లకు వ్యతిరేకంగా బెంచ్‌మార్క్ చేశారు. వీటిలో డీప్‌సీక్-V3, అలీబాబా గ్రూప్ హోల్డింగ్ యొక్క Qwen2.5-72B, మరియు మెటా ప్లాట్‌ఫామ్స్ యొక్క లామా-405B ఉన్నాయి. బెంచ్‌మార్క్ ఫలితాలు పాంగు సాధారణ ఆంగ్ల బెంచ్‌మార్క్‌లలో అత్యాధునిక పనితీరును సాధించిందని మరియు ఇది అన్ని చైనీస్ బెంచ్‌మార్క్‌లలో రాణించిందని చూపించాయి. అధునాతన సహజ ഭാષા செயலாக்க పనులకు క్లిష్టమైన ప్రాముఖ్యత ఉన్న ప్రాంతం అయిన లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ శిక్షణను ప్రాసెస్ చేయడంలో పాంగు అధిక సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించింది.
అంతేకాకుండా, పాంగు మోడల్ સામાન્ય భాషా అవగాహన పనులలో అసాధారణ సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించింది, ખાસ કરીને తార్కిక పనులలో బలాలు ఉన్నాయి. సంక్లిష్ట భాష నుండి సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను గ్రహించి అర్థాన్ని వెలికితీసే ఈ సామర్థ్యం AIలో હુવાવે సాధించిన అభివృద్ధిని స్పష్టంగా ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
హువావే యొక్క વ્યూహాత్మక ప్రాముఖ్యత
AI మోడల్ నిర్మాణంలో હુવાવે సాధించిన ప్రగతి વ્યూహాత్మక ప్రాముఖ్యతను కలిగి ఉంది. కొనసాగుతున్న ఆంక్షల కారణంగా, షెన్‌జెన్ ఆధారిత సంస్థ వ్యూహాత్మకంగా US సాంకేతికతలపై దాని ఆధారపడటాన్ని తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తోంది. હુવાવે विकसित చేసిన Ascend చిప్‌లను Nvidia నుండి प्रोसेसरలకు ఆచరణాత్మక స్వదేశీ ప్రత్యామ్నాయాలుగా పరిగణిస్తారు आणि ఇది ఈ స్వతంత్రతలో ఒక కీలక అంశం.
NPUs కోసం ఆప్టిమైజ్ చేసిన 135 బిలియన్ పారామితులతో కూడిన పెద్ద భాషా મોడల్ అయిన పాంగు అల్ట్రా, హువావే యొక్క ఆర్కిటెక్చరల్ మరియు సిస్టమిక్ స్ట్రీమ్‌లైనింగ్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని నొక్కి చెబుతుంది, అదే సమయంలో దాని NPUs యొక్క సామర్థ్యాలను ప్రదర్శిస్తుంది. హార్డ్‌వేర్-సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంటిగ్రేషన్ యొక్క సమర్థతను ప్రదర్శించడం అనేది હુવાવે AI సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించడంలో ఒక ముఖ్యమైన భాగం.
വിശദమైన శిక్షణ ప్రక్రియ
హువావే ప్రకారం, శిక్షణ ప్రక్రియను మూడు ప్రధాన దశలుగా విభజించారు: ಪೂರ್ವ శిక్షణ, పొడవైన సందర్భం విస్తరణ, અને పోస్ట్-శిక్షణ. ಪೂರ್ವ శిక్షణలో ప్రారంభంలో 13.2 ట్రిలియన్ టోకెన్‌ల భారీ డేటాसेटపై મોడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం ఉంటుంది. పొడవైన సందర్భం విస్తరణ తర్వాత મોడల్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని పొడవైన మరియు మరింత సంక్లిష్ట పాఠ్యాలను నిర్వహించడానికి విస్తరిస్తుంది మరియు ప్రారంభ డేటా గుర్తింపుపై నిర్మిస్తుంది. ఈ దశ 8,192 Ascend చిప్‌లలో విస్తృత శ్రేణి పంపిణీ செயலாக்கను ఉపయోగించి చేపడతారు.
త్వరలోనే મોడల్‌ను మరియు వ్యవస్థను వాణిజ్య క్లయింట్‌లకు అందుబాటులో ఉంచుతామని હુవావే తెలియజేసింది, ఇది దాని భాగస్వాములతో అనుసంధానం અને అభివృద్ధికి కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది.
మిశ్రమం నిపుణుల (MoE) లోతైన డైవ్ మరియు దాని పరిమితులు
హువావే యొక్క MoGE యొక్క പ്രാముఖ్యతను పూర్తిగా అభినందించడానికి, అది నిర్మించిన పునాదులను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం: మిశ్రమం నిపుణుల (MoE) నిర్మాణం. MoE అనేది పెద్ద AI મોડેல்களை రూపొందించే અને శిక్షణ ఇచ్చే విధానంలో ఒక నూతన విధాన మార్పును సూచిస్తుంది, ఇది గణన వ్యయంలో అనుపాత वाढ లేకుండా మోడల్ పరిమాణం మరియు సంక్లిష్టతను స్కేల్ చేయడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తుంది.
సాంప్రదాయక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లో, ప్రతి ఇన్‌పుట్‌ను ప్రతి 層లో ప్రతి న్యూరాన్ ప్రాసెస్ చేస్తుంది. ಈ విధానం అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని అందించగలిగినప్పటికీ, చాలా పెద్ద મોડેಲ್లకు ఇది గణనపరంగా ఖరీదైనదిగా మారుతుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, MoE “నిపుణులు” అనే భావనను పరిచయం చేస్తుంది - ఇన్‌పుట్ డేటా యొక్క నిర్దిష్ట ఉపసమితులపై దృష్టి సారించే చిన్న, ప్రత్యేక న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు.
ఒక “గేట్” నెట్‌వర్క్ ప్రతి ఇన్‌పుట్‌ను انتہائی సంబంధిత నిపుణుడు(ల)కు డైనమిక్‌గా మళ్లిస్తుంది. ఈ ఎంపిక క్రియాశీలత ఒక విರಳ గణనకు అనుమతిస్తుంది, అంటే ఇచ్చిన ఏదైనా ఇన్‌పుట్‌కు మోడల్ యొక్క పారామితులలో కొంత శాతమే నిమగ్నమై ఉంటుంది. ఈ విರಳత অনুமானம் యొక్క గణన వ్యయాన్ని తగ్గిస్తుంది (భవిష్యత్తు కోసం మోడల్‌ను ఉపయోగించడం) మరియు శిక్షణ. అంతేకాకుండా, వివిధ నిపుణులు ఇన్‌పుట్ డేటా యొక్క వివిధ భాగాలపై పనిచేయగలగడం వలన, મોడల్‌లో ಹೆಚ್ಚಿನ ప్రత్యేకతకు అనుమతిస్తుంది.
MoE యొక్క ప్రయోజనాలు ఉన్నప్పటికీ, దాని పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి అనేక పరిమితులను పరిష్కరించాలి. నిపుణుల అసమాన క్రియాశీలత ప్రధాన సమస్య. అనేక MoE అమలులలో, కొంతమంది నిపుణులు ఎక్కువగా ఉపయోగించబడతారు, మరికొందరు ತುಲನಾత్మకంగా నిష్క్రియంగా ఉంటారు. ఈ అసమతుల్యత డేటా యొక్క అంతర్గత లక్షణాలు અને గేట్ నెట్‌వర్క్ రూపకల్పన నుండి వస్తుంది.
ఈ అసమతుల్యత సమాంతర గణన వాతావరణాలలో ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು కలిగిస్తుంది. పనిభారం నిపుణుల మధ్య సమానంగా పంపిణీ చేయనందున, కొన్ని 프로세సింగ్ యూనిట్లు తక్కువగా ఉపయోగించబడతాయి, మరికొన్ని నిండిపోతాయి. ఈ వ్యత్యాసం MoE యొక్క స్కేలబిలిటీని అడ్డుకుంటుంది ಮತ್ತು దాని మొత్తం పనితీరును తగ్గిస్తుంది. అలాగే, ఈ అసమతుల్యత తరచుగా శిక్షణ డేటాలో పక్షపాతాల నుండి వస్తుంది, దీనివల్ల తక్కువ క్రియాశీల నిపుణుల యొక్క తక్కువ-ప్రాతినిధ్యం మరియు తక్కువ శిక్షణ జరుగుతుంది. ఇది దీర్ఘకాలంలో ಉಪ-ఆప్టిమల్ મોడల్‌కు దారితీస్తుంది.
MoEని నిర్వహించేటప్పుడు మరొక సాధారణ సమస్య ఏమిటంటే, గేట్ నెట్‌వర్క్‌ను రూపొందించేటప్పుడు అదనపు సంక్లిష్టత ఉంటుంది. నిపుణులను సరిగ్గా ఎంపిక చేసేలా చూడటానికి గేట్ నెట్‌వర్క్‌కు అధునాతన సాంకేతికతలు అవసరం, లేకపోతే MoE అంచనాలకు అనుగుణంగా పని చేయకపోవచ్చు మరియు అనవసరమైన ஓవర్హెడ్‌కు ಕಾರಣమవుతుంది.
సమూహ నిపుణులు (MoGE): MoE యొక్క సవాళ్లను పరిష్కరించడం
హువావే యొక్క సమూహ నిపుణుల మిశ్రమం (MoGE) నిర్మాణం ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ MoEకి చక్కటి ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందిస్తుంది, ఇది లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్ మరియు సమర్థవంతమైన సమాంతర అమలుపై దృష్టి పెడుతుంది. ఈ పద్ధతిలో నిపుణులను వ్యూహాత్మకంగా సమూహపరచడం ఉంటుంది, ఇది ఇన్‌పుట్ డేటా యొక్క రూటింగ్ ప్రక్రియను మారుస్తుంది, మరింత సమానమైన పనిభారం పంపిణీకి దారితీస్తుంది.
ఎంపిక సమయంలో నిపుణులను సమూహపరచడం ద్వారా, ప్రతి నిపుణుల సమూహం మరింత సమతుల్యమైన పనిభారాన్ని అందుకుంటుందని MoGE ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ప్రతి ఇన్‌పుట్‌ను స్వతంత్రంగా రూట్ చేసే బదులు, గేట్ నెట్‌వర్క్ ఇప్పుడు ఇన్‌పుట్‌ల సమూహాలను నిపుణుల సమూహాలకు మళ్లిస్తుంది. ಈ విధానం గణన భారం యొక్క మరింత సమానమైన పంపిణీని ప్రోత్సహిస్తుంది.
సమూహపరచే విధానం డేటా పక్షపాతాల ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು తగ్గించడంలో కూడా సహాయపడుతుంది. ఒక సమూహంలోని నిపుణులందరికీ విభిన్నమైన ఇన్‌పుట్‌లపై శిక్షణ లభిస్తుందని ಖಚಿತಪಡించడం ద్వారా, MoGE తక్కువ-ప్రాతినిధ్యం ಮತ್ತು తక్కువ శిక్షణ ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది. అంతేకాకుండా, నిపుణులను సమూహపరచడం వలన ಉತ್ತಮ వనరు பயன்பாட்டைకి వీలు కలుగుతుంది. ప్రతి సమూహం మరింత స్థిరమైన పనిభారాన్ని నిర్వహిస్తుంది కాబట్టి, கணினி వనరులను సమర్థవంతంగా కేటాయించడం సులభం అవుతుంది, దీనివల్ల మొత్తం పనితీరు మెరుగుపడుతుంది.
తుది ఫలితం ఏమిటంటే మంచి నిపుణుల లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్ మరియు మోడల్ శిక్షణ మరియు అనుమానం కోసం మరింత సమర్థవంతమైన అమలు. ಇದು ವೇగవంతವಾದ శిక్షణ సమయాలకు, తక్కువ கணினி ఖర్చులకు અને మెరుగైన మొత్తం పనితీరుకు అనువదిస్తుంది.
ది అసెండ్ ఎన్‌పియు: AI కోసం హార్డ్‌వేర్ ವೇగವರ್ಧನೆ
Ascend NPU (Neural Processing Unit) హువావే యొక్క AI వ్యూహంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. ఈ प्रोसेसरಗಳು ప్రత్యేకமாக మోడల్ శిక్షణ మరియు అనుమానంతో ഉള്പ്പെടെ AI పనులను వేగవంతం చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి. అవి అధిక మెమొరీ బ్యాండ్‌విడ్త్, మ్యాట్రిక్స్ గుణకారం కోసం ప్రత్యేక प्रोसेसर ಯೂನಿಟ್లు మరియు తక్కువ-సెలవు ಸಂಪರ್ಕ ఇంటర్‌ఫేస్‌ల వంటి డీప్ లెర్నింగ్ పనిభారాలకు అనుగుణంగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన பல்வேறு ఫీచర్‌లను అందిస్తాయి. ఇంకా, ಹువావే యొక్క Ascend NPUs పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వంపై చక్కటి నియંત્રણను అనుమతించేడేటా రకాలు మరియు ఖచ్చితత్వ స్థాయిల శ్రేణికి మద్దతు ఇస్తాయి.
MoGE మరియు Ascend NPU యొక్క సమన్వయ ಸಂಯೋಜನೆ AI నూతన ఆవిష్కరణ కోసం ಒಂದು శక్తివంతమైన వేదికను సృష్టిస్తుంది. MoGE లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్ మరియు సమాంతర అమలును మెరుగుపరచడం ద్వారా సాఫ్ట్‌వేర్ వైపు ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది, అయితే Ascend NPU ఈ ప్రయోజనాలను గ్రహించడానికి అవసరమైన హార్డ్‌వేర్ ವೇగವರ್ధನೆಯನ್ನು అందిస్తుంది. ఈ సమగ్ర విధానం AI పనితీరు మరియు సామర్థ్యం యొక్క పరిమితులను ತಳ್ಳಲು ಹువావేను అనుమతిస్తుంది.
Ascend NPU అధిక கணಿನಿ సాంద్రత ಮತ್ತು శక్తి సామర్థ్యంతో వర్గీకరించబడుతుంది. శక్తివంతమైన క్లౌడ్ ಸರ್ವರ್ಗಳಿಂದ పరిమిత శక్తి బడ్జెట్‌లతో కూడిన ఎడ్జ్ పరికరాల వరకు, ವಿವಿಧ ಸೆಟ್ಟಿంగ్‌ಗಳಲ್ಲಿ AI મોડેಲ್ಗಳನ್ನು అమలు చేయడానికి ఈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು కీలకమైనవి.
बेंचమార్ಕ್లు మరియు పనితీరు కొలమానాలు
హువావే యొక్క बेंचమార్క్ ಫಲಿತಾಂಶాలు MoGE నిర్మాణం మరియు Ascend NPU యొక్క సమర్థతను ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. ಡೀಪ್ಸೀಕ್-V3, Qwen2.5-72B ಮತ್ತು Llama-405B వంటి ప్రముఖ AI మోడళ్లకు వ్యతిరేకంగా పాంగును పోల్చడం ద్వారా, దాని సాంకేతికత ವಿವಿಧ పనులపై అత్యాధునిక పనితీరును సాధిస్తుందని ಹువావే చూపించింది.
సాధారణ ఆంగ్ల మరియు చైనీస్ बेंचమార్ಕ್లపై పాంగు విజయం దాని ಬಹುಮುಖತೆ ಮತ್ತು అనుకూలతను హైలైట్ చేస్తుంది. реального мира ಡೇಟాను ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತಿబిಂಬಿಸುವ ಕಾರಣ, పొడవైన-ಸಂದರ್ಭ శిక్షణలో మోడల్ యొక్క ಪರಿಣತಿ ప్రత్యేకంగా ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ. ఇంకా, ತಾರ್కిಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಪಾங்கு ಪ್ರಬಲ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಜಟಿಲ సంబంధಗಳನ್ನು అర్థಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ನೀಡುವ సామರ್ಥ್ಯವನ್ನು अधोरेखित ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳು ಕೇವಲ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳಲ್ಲ, ಅವು Хуавей сделала технологические шаги. Они укрепляют претензию компании быть на переднем крае инноваций в области искусственного интеллекта и упрочнювааа в в й на мировом ών στο στο στο στο сто сто στο сто.
హువావే భవిష్యత్తు కోసం చిక్కులు
AI మోడల్ శిక్షణలో హువావే సాధించిన పురోగతి కృత్రిమ మేధస్సులో సాంకేతిక సార్వభౌమత్వాన్ని ஸ்தಾಪಿಸಲು కంపెనీ యొక్క వ్యూహాత్మక దృష్టిలో కీలకమైన చిక్కులను కలిగి ఉంది. కొనసాగుతున్న వాణిజ్య వివాదం మధ్య కంపెనీ US సాంకేతికతలపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తున్నందున, Ascend చిప్‌ల అభివృద్ధి Nvidia మరియు AMD నుండి प्रोसेसरలకు ప్రత్యామ్నాయంగా పనిచేస్తుంది. NPUs కోసం 135 బిలియన్ పారామితులను కలిగి ఉన్న LLM ಆದ ಪಾಂಗು ಅಲ್ಟ್ರಾ, దాని ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ చిಪ್ಗಳ సామರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಮೂಲಕ హువావే ఆర్కిಟೆಕ್ಚರಲ್ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮರ್ಥತೆಯನ್ನು ఎత్తి ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
AIಗಾಗಿ పెద్ద ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಒದಗಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವందుಗಾಗಿ, ಈ усилияগুলি ದೀರ್ಘಕಾಲೀನವಾಗಿ ಹುಯವೆಯ మొత్తం ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕತೆಗೆ பங்கು அளிக்கುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ, ಪ್ರಮುಖವಾಗಿ ಚೀನಾದ ಒಳಗೆ . పరిశోధನೆ and అభివృద్ధిపై పెట్టుబడులను ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವುದನ್ನು തുടರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ పరిమితిಗಳನ್ನು దాಟడం ద్వారా AI ಜಾಗದಲ್ಲಿ ನಾಯಕತ್ವವನ್ನು ನಗించడానికి ಹಗುವೇ ಹೋಪ್ಸಿದೆ.
ಭವಿష్యತ್ತಿನ ಸಂಶೋಧನೆ
వ్యవಸ್ಥೆ ಮತ್ತು алгоритಮಿక్-స్థాయి ఆప్టిమైజేషన్ ద్వారా AI మోడల్ నిర్మాణంలో హువావే యొక్క ನಿರಂತರ ವರ್ಧನೆಗಳು, Ascend చిప్ వంటి ಹಾರ್ಡ್వేర్ అభివృద్ధిಗಳೊಂದಿಗೆ పాటు, కృత్రిమ మేధస్సులో ತಾಂತ್ರಿಕ ವಕ್ರರೇಖೆಗಳಿಗೆ దారితీడంలో దాని ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. పాంగు వంటి ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳು ಇದನ್ನು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮಾದರಿಯೆಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಇನ್ನೂ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಅವಕಾಶವಿದೆ. MoGE ಆರ್কিಟೆಕ್ಚರ್ನ మరింత ಪರಿಷ್ಕರಣಯು ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗಣನೆಗಳಿಗೆ ನೂಕಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. Ascend NPU యొక్క ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ವಿಶೇಷಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ మరింత ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ගැಹ್ನಿ обучения процессов మరియు ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಉತ್ತಮ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು सतत ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದ ತಪಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನೋಡುತ್ತದೆ.