Новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Новости от 30 июля, понедельник, время США,яблокоКомпания заявила, что ееИИБазовая модель системы находится вGoogle Полное предварительное обучение на разработанном процессоре.Это признак того, что крупные технологические компании изучают варианты, выходящие за рамки обучения передовому искусственному интеллекту.НвидиаГПУальтернативы.

В своем последнем техническом документе Apple признала, что использует тензорные процессоры Google (TPU) для обучения своих моделей искусственного интеллекта. Кроме того, в понедельник Apple выпустила предварительную версию Apple Intelligence для некоторых пользователей.

В течение долгого времени высокопроизводительные графические процессоры NVIDIA доминировали на рынке высококлассного обучения моделей искусственного интеллекта. Многие технологические компании, в том числе OpenAI, Microsoft и Anthropic, использовали их графические процессоры для ускорения обучения моделей. Однако в последние несколько лет графические процессоры Nvidia испытывали дефицит. По этой причине такие компании, как Google, Meta, Oracle и Tesla, разработали свои собственные чипы для удовлетворения потребностей своих соответствующих систем искусственного интеллекта и разработки продуктов. .

Генеральный директор Meta Марк Цукерберг и генеральный директор Alphabet Сундар Пичаи на прошлой неделе высказали мнение, намекая на возможные достижения в инфраструктуре искусственного интеллекта между их компаниями и другими компаниями в отрасли. Существует феномен чрезмерных инвестиций, но также подчеркивается, что неспособность сделать это. предполагает чрезвычайно высокие бизнес-риски. Цукерберг особо отметил, что если мы отстанем в этом отношении, мы можем потерять конкурентное преимущество в ключевых областях технологий в ближайшие 10–15 лет.

В 47-страничном техническом документе, хотя Apple прямо не упоминает Google или NVIDIA, там четко указано, что ее модель Attentional Factorization Machines (AFM) и сервер AFM обучаются в среде «облачного TPU-кластера», что косвенно указывает на то, что Apple Resources предоставляемые поставщиками облачных услуг, используются для выполнения вычислительных задач.

В документе Apple подчеркнула: «Применение этой системы позволяет нам эффективно и масштабируемо обучать модели AFM, охватывая как AFM на стороне устройства, так и AFM на стороне сервера и даже более масштабные модели».

Официальные представители Apple и Google пока не ответили на запросы о комментариях.

По сравнению со многими аналогами, Apple позже представила свой стратегический план в области искусственного интеллекта. После того, как OpenAI запустила ChatGPT в конце 2022 года, другие компании быстро начали с энтузиазмом заниматься технологией генеративного искусственного интеллекта. В понедельник Apple официально представила Apple Smart, который дебютировал с рядом инновационных функций, таких как новый дизайн интерфейса Siri, значительно улучшенные возможности обработки естественного языка и автоматическое суммирование искусственного интеллекта в текстовых полях.

В следующем году Apple планирует запустить больше функций на основе генеративного искусственного интеллекта, включая автоматическое создание изображений и выражений, а также расширенную версию Siri, которая сможет использовать персонализированную информацию пользователей для более эффективной работы в различных сложных и сложных приложениях. персонализированные задачи.

В техническом документе, опубликованном в понедельник, Apple раскрыла конкретные детали обучения модели AFM на своих устройствах, а именно то, что модель комплектуется отдельным «куском», содержащим 2048 новейших чипов TPU v5p. TPU v5p на данный момент является самым совершенным устройством тензорной обработки и впервые был запущен в декабре прошлого года. Обучение сервера AFM еще больше. Он использует 8192 чипа TPU v4. Эти чипы тщательно сконфигурированы в восемь слайсов и работают вместе в центре обработки данных через сеть, чтобы совместно поддерживать мощные вычислительные потребности сервера.

Согласно официальной информации Google, стоимость работы последнего TPU составляет менее 2 долларов в час, но клиентам необходимо зарезервировать его за три года, чтобы гарантировать использование. С момента своего появления в 2015 году, разработанного специально для внутренних рабочих нагрузок, и открытия Google для публики в 2017 году, TPU стал одним из самых зрелых и продвинутых специализированных чипов в области искусственного интеллекта.

Стоит отметить, что, несмотря на наличие TPU собственной разработки, Google по-прежнему сохраняет статус главного клиента Nvidia, используя графические процессоры Nvidia и собственный TPU для обучения систем искусственного интеллекта и предоставляя доступ к технологиям Nvidia на своей облачной платформе.

Ранее Apple заявляла, что процесс вывода (с использованием предварительно обученных моделей искусственного интеллекта для генерации или прогнозирования контента) будет частично выполняться на чипах в ее собственных центрах обработки данных.

Это второй технический документ, выпущенный Apple за последнее время о своей системе искусственного интеллекта, после более широкой версии, вышедшей в июне, что еще раз подтверждает использование компанией TPU в процессе разработки. (маленький)