การฝึกอบรม (Training) กับ การอนุมาน (Inference): สองด้านของเหรียญ AI
เพื่อให้เข้าใจถึงความสำคัญของ inference จำเป็นต้องแยกความแตกต่างจาก training ซึ่งเป็นอีกด้านหนึ่ง โมเดล AI ซึ่งเป็นกลไกขับเคลื่อนแอปพลิเคชันอัจฉริยะ จะผ่านสองขั้นตอนที่แตกต่างกัน:
การฝึกอบรม (Training): นี่คือขั้นตอนที่ต้องใช้การประมวลผลอย่างเข้มข้น ซึ่งโมเดล AI จะเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ลองนึกภาพว่าโมเดลกำลังเข้าโรงเรียน ดูดซับข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อพัฒนาความฉลาด ขั้นตอนนี้ต้องการพลังการประมวลผลมหาศาล และ GPU (Graphics Processing Units) ของ Nvidia ก็มีความโดดเด่นในด้านนี้มาโดยตลอด โดยนำเสนอความสามารถในการประมวลผลแบบขนานที่จำเป็นต่อการจัดการการคำนวณที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรม
การอนุมาน (Inference): เมื่อโมเดลได้รับการฝึกอบรมแล้ว ก็พร้อมที่จะนำไปใช้งานและนำไปใช้ นี่คือจุดที่ inference เข้ามามีบทบาท Inference คือกระบวนการใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อทำการคาดการณ์หรือตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลใหม่ เหมือนกับว่าโมเดลเรียนจบและนำความรู้ไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง แม้ว่าจะต้องการการประมวลผลน้อยกว่าการฝึกอบรม แต่ inference ต้องการความเร็ว ประสิทธิภาพ และบ่อยครั้งที่ใช้พลังงานต่ำ
ความแตกต่างนี้มีความสำคัญเนื่องจากข้อกำหนดด้านฮาร์ดแวร์สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานแตกต่างกันอย่างมาก ในขณะที่ GPU ของ Nvidia ครองตลาดการฝึกอบรม ตลาด inference นำเสนอภูมิทัศน์ที่หลากหลายและมีการแข่งขันสูงกว่า
ทำไม Inference ถึงได้รับแรงผลักดัน
ปัจจัยหลายประการมีส่วนทำให้ความสำคัญของ inference ในตลาดชิป AI เพิ่มขึ้น:
การแพร่กระจายของแอปพลิเคชัน AI: AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในห้องปฏิบัติการวิจัยและบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่อีกต่อไป AI กำลังแทรกซึมเข้าสู่ทุกแง่มุมของชีวิตเราอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่สมาร์ทโฟนและบ้านอัจฉริยะ ไปจนถึงยานยนต์ไร้คนขับและการวินิจฉัยทางการแพทย์ การใช้งานที่แพร่หลายนี้หมายความว่า inference ซึ่งเป็นกระบวนการ ใช้งาน โมเดล AI จริงๆ กำลังเกิดขึ้นในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน
Edge Computing: การเพิ่มขึ้นของ edge computing เป็นอีกหนึ่งแรงผลักดันที่สำคัญ Edge computing เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มา แทนที่จะส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ส่วนกลาง สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองแบบเรียลไทม์ เช่น รถยนต์ไร้คนขับหรือระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม อุปกรณ์ Edge ซึ่งมักจะทำงานในสภาพแวดล้อมที่จำกัดพลังงาน ต้องการชิปที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการอนุมานที่ใช้พลังงานต่ำและมีประสิทธิภาพ
การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน: ในขณะที่การฝึกอบรมโมเดล AI เป็นค่าใช้จ่ายครั้งเดียว (หรือไม่บ่อยนัก) inference เป็นค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานอย่างต่อเนื่อง เมื่อการปรับใช้ AI ขยายขนาดขึ้น ต้นทุนของ inference อาจมีจำนวนมาก สิ่งนี้กำลังผลักดันความต้องการชิปที่สามารถดำเนินการ inference ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดการใช้พลังงานและต้นทุนการดำเนินงานโดยรวม
ข้อกำหนดด้านเวลาแฝง: แอปพลิเคชัน AI จำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ ต้องการเวลาแฝงต่ำ ซึ่งหมายความว่าเวลาที่โมเดล AI ใช้ในการประมวลผลข้อมูลและสร้างการตอบสนองจะต้องน้อยที่สุด ชิปที่ปรับให้เหมาะสมกับ Inference ได้รับการออกแบบมาเพื่อลดเวลาแฝงนี้ ทำให้ประสบการณ์ AI เร็วขึ้นและตอบสนองได้ดีขึ้น
การเติบโตของโมเดล AI: เมื่อโมเดล AI มีความซับซ้อนและมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านมากขึ้น ความต้องการฮาร์ดแวร์ inference ที่ปรับให้เหมาะสมก็เพิ่มขึ้น GPU อเนกประสงค์ แม้ว่าจะยอดเยี่ยมสำหรับการฝึกอบรม แต่อาจไม่ใช่โซลูชันที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการรันโมเดล AI ที่เฉพาะเจาะจงและได้รับการปรับแต่งมาอย่างดี
ผู้ท้าชิงปรากฏตัว: ภูมิทัศน์ที่หลากหลาย
ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของ inference กำลังดึงดูดคู่แข่งจำนวนมากที่กระตือรือร้นที่จะท้าทายอำนาจของ Nvidia บริษัทเหล่านี้กำลังใช้กลยุทธ์และเทคโนโลยีที่หลากหลายเพื่อสร้างฐานที่มั่นในตลาดที่กำลังเติบโตนี้:
สตาร์ทอัพที่มีสถาปัตยกรรมเฉพาะ: สตาร์ทอัพจำนวนมากกำลังพัฒนาชิปที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ inference ชิปเหล่านี้มักมีสถาปัตยกรรมใหม่ที่ปรับให้เหมาะสมกับปริมาณงาน AI เฉพาะ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ตัวอย่างเช่น บริษัทต่างๆ เช่น Graphcore, Cerebras Systems และ SambaNova Systems บริษัทเหล่านี้กำลังเดิมพันกับแนวคิดที่ว่าฮาร์ดแวร์เฉพาะทางสามารถทำงานได้ดีกว่า GPU อเนกประสงค์ในงาน inference เฉพาะ
โซลูชันที่ใช้ FPGA: Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) นำเสนอทางเลือกที่ยืดหยุ่นแทน GPU และ ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) แบบดั้งเดิม FPGA สามารถตั้งโปรแกรมใหม่ได้หลังจากการผลิต ทำให้สามารถปรับให้เข้ากับโมเดลและอัลกอริทึม AI ที่แตกต่างกันได้ บริษัทต่างๆ เช่น Xilinx (ปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของ AMD) และ Intel กำลังใช้ประโยชน์จาก FPGA เพื่อมอบโซลูชัน inference ที่ปรับเปลี่ยนได้และมีประสิทธิภาพ
การพัฒนา ASIC: ASIC เป็นชิปที่ออกแบบเองซึ่งสร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ ในบริบทของ AI, ASIC สามารถออกแบบมาเพื่อมอบประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงสุดสำหรับปริมาณงาน inference เฉพาะ Tensor Processing Unit (TPU) ของ Google ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในศูนย์ข้อมูลของตนเอง เป็นตัวอย่างที่สำคัญของ ASIC ที่ออกแบบมาสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมาน บริษัทอื่นๆ ก็กำลังดำเนินการพัฒนา ASIC เพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด inference
ผู้ผลิตชิปรายเดิมขยายข้อเสนอ AI: ผู้ผลิตชิปแบบดั้งเดิม เช่น Intel, AMD และ Qualcomm ไม่ได้อยู่นิ่งเฉย พวกเขากำลังขยายกลุ่มผลิตภัณฑ์ของตนอย่างแข็งขันเพื่อรวมชิปที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับ AI inference ตัวอย่างเช่น Intel กำลังใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญด้าน CPU และเข้าซื้อบริษัทที่เชี่ยวชาญด้านตัวเร่ง AI เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งของตน การเข้าซื้อกิจการ Xilinx ของ AMD ทำให้มีแพลตฟอร์มที่ใช้ FPGA ที่แข็งแกร่งสำหรับการอนุมาน Qualcomm ซึ่งเป็นผู้นำด้านโปรเซสเซอร์มือถือ กำลังรวมความสามารถในการเร่งความเร็ว AI เข้ากับชิปของตนเพื่อขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI บนสมาร์ทโฟนและอุปกรณ์ Edge อื่นๆ
ผู้ให้บริการคลาวด์ออกแบบชิปของตนเอง: ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ เช่น Amazon Web Services (AWS) และ Google Cloud กำลังออกแบบชิปแบบกำหนดเองสำหรับปริมาณงาน AI มากขึ้น รวมถึง inference ตัวอย่างเช่น ชิป Inferentia ของ AWS ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเร่งการอนุมานในระบบคลาวด์ แนวโน้มนี้ช่วยให้ผู้ให้บริการคลาวด์สามารถปรับโครงสร้างพื้นฐานให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของตน และลดการพึ่งพาผู้จำหน่ายชิปภายนอก
การต่อสู้เพื่ออำนาจ Inference: ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
การแข่งขันในตลาด AI inference ไม่ได้เกี่ยวกับพลังการประมวลผลดิบเท่านั้น ปัจจัยอื่นๆ อีกหลายประการมีความสำคัญในการกำหนดความสำเร็จ:
ระบบนิเวศซอฟต์แวร์: ระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่แข็งแกร่งมีความสำคัญต่อการดึงดูดนักพัฒนาและทำให้ง่ายต่อการปรับใช้โมเดล AI บนชิปเฉพาะ แพลตฟอร์ม CUDA ของ Nvidia ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบขนานและแบบจำลองการเขียนโปรแกรม เป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญในตลาดการฝึกอบรม คู่แข่งกำลังทำงานอย่างหนักเพื่อพัฒนาเครื่องมือซอฟต์แวร์และไลบรารีที่แข็งแกร่งเพื่อรองรับฮาร์ดแวร์ของตน
ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน: ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ประสิทธิภาพการใช้พลังงานมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน inference จำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งแอปพลิเคชันที่ Edge ชิปที่สามารถให้ประสิทธิภาพสูงต่อวัตต์จะได้เปรียบอย่างมาก
ต้นทุน: ต้นทุนของชิป inference เป็นข้อพิจารณาที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับใช้ขนาดใหญ่ บริษัทที่สามารถเสนอราคาที่แข่งขันได้ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพไว้ได้ จะอยู่ในตำแหน่งที่ดี
ความสามารถในการปรับขนาด: ความสามารถในการปรับขนาดการปรับใช้ inference อย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งเกี่ยวข้องกับไม่เพียงแต่ประสิทธิภาพของชิปแต่ละตัวเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสามารถในการเชื่อมต่อและจัดการชิปหลายตัวในคลัสเตอร์ด้วย
ความยืดหยุ่นและความสามารถในการตั้งโปรแกรม: ในขณะที่ ASIC ให้ประสิทธิภาพสูงสำหรับปริมาณงานเฉพาะ แต่ก็ขาดความยืดหยุ่นของ GPU และ FPGA ความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับโมเดลและอัลกอริทึม AI ที่กำลังพัฒนาเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญสำหรับผู้ใช้จำนวนมาก
ความปลอดภัย: ด้วยการใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้นในแอปพลิเคชันที่มีความละเอียดอ่อน เช่น การดูแลสุขภาพและการเงิน ความปลอดภัยจึงมีความสำคัญสูงสุด
อนาคตของ Inference: ภูมิทัศน์หลากหลายแง่มุม
ตลาด inference พร้อมสำหรับการเติบโตและการกระจายความเสี่ยงอย่างมีนัยสำคัญ ไม่น่าเป็นไปได้ที่บริษัทเดียวจะครองตลาดได้เหมือนที่ Nvidia ทำในพื้นที่การฝึกอบรม แต่เราน่าจะได้เห็นภูมิทัศน์หลากหลายแง่มุมที่มีสถาปัตยกรรมชิปและผู้ขายที่แตกต่างกันซึ่งตอบสนองความต้องการและการใช้งานเฉพาะ
การแข่งขันจะดุเดือด ขับเคลื่อนนวัตกรรมและผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วย AI ในท้ายที่สุด สิ่งนี้จะเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้ นำไปสู่โซลูชัน AI ที่เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และราคาไม่แพงมากขึ้น การเพิ่มขึ้นของ inference ไม่ได้เป็นเพียงการท้าทายอำนาจของ Nvidia เท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI และทำให้สามารถเข้าถึงแอปพลิเคชันและอุตสาหกรรมต่างๆ ได้กว้างขึ้น ปีต่อๆ ไปจะเป็นช่วงเวลาที่กำหนดสำหรับส่วนสำคัญของตลาดชิป AI นี้ ซึ่งจะกำหนดอนาคตของวิธีการปรับใช้และใช้งาน AI ทั่วโลก