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[以前、anthropic の ceo は、ai モデルのトレーニングにかかる​​現在のコストは 10 億米ドルであり、今後 3 年間でこの数字は 100 億米ドル、さらには 1,000 億米ドルに増加する可能性があると述べました。 】

業界では「10,000kaクラスター」が今回の大規模モデル競争への「切符」とみなされており、現在「100,000kaクラスター」はテクノロジー大手の競争の新たな高地となっている。

「さらに10万枚のカードクラスターが間もなく出現するだろう」とbaidu groupの執行副社長shen dou氏は9月25日のbaidu zhiyun conferenceで述べた。

同氏は、過去 1 年間でモデル トレーニングに対する顧客の需要が急増し、必要なクラスター サイズがますます大きくなっていると述べました。同時に、モデル推論コストの継続的な低下に対するみんなの期待も高まっていると述べました。そしてそれよりも高い。これらにより、gpu 管理の安定性と有効性に対するより高い要件が提示されています。同日、baidu は ai ヘテロジニアス コンピューティング プラットフォーム baige 4.0 をアップグレードし、100,000 枚のカード クラスターを導入および管理できる機能を備えました。

実際、このラウンドの生成人工知能の爆発的な背景には、業界がコンピューティング能力のスタックを継続的に増加させることによって、大規模モデルのパフォーマンスの飛躍的な向上を達成したことが部分的にあります。したがって、業界では wanka クラスターが ai の中核サークルに参入するための「標準構成」とみなされています。しかし今では、万華でも需要に完全には応えられない。 baidu だけでなく、ますます多くの業界大手が、より高いコンピューティング効率と大規模モデルのパフォーマンスを追求するために 100,000 枚のカード クラスターを導入しています。

最近の yunqi カンファレンスでは、alibaba cloud が ai 時代を取り巻く新しいインフラストラクチャをデモンストレーションし、単一のネットワーク クラスターが 100,000 枚のカードのレベルに拡張され、チップ、サーバー、ネットワーク、ストレージから冷却まであらゆるものを開発しています。電力供給、データセンターの未来に向けた先進的なaiインフラの再構築。