Что такое чип ИИ и почему GPU так важны?
Чипы ИИ — это специализированные процессоры, которые делают машинное обучение возможным, а GPU стали стандартным движком, потому что их конструкция идеально соответствует тому, что требуется для обучения ИИ.
Чип ИИ — это любой процессор, созданный или адаптированный для быстрого и дешёвого выполнения вычислений машинного обучения. GPU, сокращение от графических процессоров, доминируют в этой области, потому что они могут выполнять тысячи небольших вычислений одновременно, что как раз является тем типом работы, который требуется для ИИ.
Что на самом деле делает чип ИИ?
Он выполняет матричные умножения — это просто массивы чисел, умножаемые вместе в колоссальном масштабе. Почти каждая операция ИИ, от распознавания лица до предсказания следующего слова в предложении, сводится к миллиардам таких умножений, выполняемых последовательно.
Обычный чип для ноутбука (CPU, или центральный процессор) обрабатывает задачи одну за другой, как блестящий хирург, проводящий одну операцию за раз. GPU обрабатывает тысячи более простых задач параллельно, как цех с тысячами рабочих на одну смену. Обучение ИИ — это фабричная работа, а не хирургия.
Почему GPU стали выбором по умолчанию для ИИ?
GPU изначально разрабатывались для видеоигр, где миллионы пиксели нужно перерисовывать одновременно. Та же параллельная структура оказалась идеальным соответствием для матричной математики внутри нейронных сетей, которые являются моделями ИИ, слабо вдохновлёнными способом соединения клеток мозга.
Прорывный момент наступил в 2012 году, когда исследователи использовали GPU NVIDIA для победы в конкурсе по распознаванию изображений с большим отрывом, результат, который задал направление для исследований глубокого обучения. После этого область просто никогда не оглядывалась назад.
Являются ли GPU единственными доступными чипами ИИ?
Нет, появилось несколько других типов чипов, каждый с собственным подходом к решению проблемы. Google создал собственные чипы TPU (тензорные процессоры обработки), специально разработанные для ИИ, и они обеспечивают большую часть внутренних работ с ИИ Google. Apple встраивает Neural Engine в свои чипы серии M для задач ИИ на устройстве, таких как Face ID и автозаполнение. Стартапы вроде Cerebras и Graphcore разработали чипы, которые полностью переосмысляют архитектуру.
| Тип чипа | Производитель | Лучше всего подходит для | Где вы с ним встречаетесь |
|---|---|---|---|
| GPU | NVIDIA, AMD | Обучение крупных моделей | Облачные серверы, исследовательские лаборатории |
| TPU | ИИ-вывод в масштабах Google | Google Search, Google Cloud | |
| Neural Engine | Apple | Задачи ИИ на устройстве | iPhone, Mac |
| NPU (нейронный процессор) | Qualcomm, Intel и другие | Мобильный ИИ с низким энергопотреблением | Телефоны Android, ноутбуки Windows |
| Пользовательский ASIC | Различные стартапы | Специфические задачи ИИ | Центры данных |
ASIC расшифровывается как специализированная интегральная схема, что просто означает чип, разработанный для одной задачи и ничего больше.
Почему предложение чипов так важно для индустрии ИИ?
Обучение крупной модели ИИ требует запуска тысяч чипов в течение недель или месяцев. Когда предложение чипов сокращается, прогресс замедляется, а затраты возрастают. GPU H100 NVIDIA стал самым обсуждаемым продуктом в индустрии, потому что каждой лаборатории ИИ нужно было большое количество их одновременно, а их было недостаточно.
Эта концентрация также имеет значение с геополитической точки зрения. Большинство передовых чипов производит TSMC на Тайване, что сделало предложение чипов темой торговой политики и нормативно-правовых актов по контролю экспорта.
Что это означает для обычного пользователя?
Для большинства людей чипы ИИ являются невидимой инфраструктурой, так же как вы никогда не видите турбины, обеспечивающие вашу электроэнергию. Пример из жизни: когда вы задаёте вопрос чатботу, ваши слова путешествуют в центр данных, где кластеры GPU обрабатывают запрос и отправляют ответ, обычно за две секунды.
Вопрос чипов становится видимым, когда вы покупаете новый телефон или ноутбук. Устройства с выделенным NPU или Neural Engine могут запускать функции ИИ локально, что означает, что ваши данные никогда не покидают ваше устройство, что является подлинным преимуществом конфиденциальности. На телефоне без этого чипа та же задача отправляется на облачный сервер, где компьютеры кого-то другого её обрабатывают.
Сколько стоят чипы ИИ?
Цены варьируются огромным образом. Карта серверного блока NVIDIA H100 стоит примерно от 25 000 до 40 000 долларов США за единицу в розницу, а полный серверный шкаф с десятками из них стоит миллионы. Потребительские GPU, такие как NVIDIA RTX 4090, стоят около 1 500–2 000 долларов и могут запускать небольшие модели ИИ у вас дома.
Облачные провайдеры предоставляют доступ почасово, поэтому отдельные лица и малые компании могут использовать высокопроизводительное оборудование ИИ без его покупки. Google, Amazon и Microsoft все предлагают время GPU и TPU через свои облачные платформы с бесплатными или пробными уровнями для лёгкого использования.
Часто задаваемые вопросы
Является ли GPU то же самым, что чип ИИ?
Не совсем. GPU — это один тип чипа ИИ, самый распространённый, но чип ИИ — это более широкая категория, которая включает TPU, NPU и пользовательские процессоры. Все GPU могут выполнять работу с ИИ, но не все чипы ИИ — это GPU.
Делает ли лучший чип ИИ сам ИИ умнее?
Более быстрый чип делает обучение ИИ быстрее и ускоряет ответы, но это не делает модель автоматически более точной или интеллектуальной. Качество модели ИИ зависит от её конструкции, обучающих данных и тонкой настройки, а не только от скорости чипа.
Должна ли я волноваться, какой чип находится в моём телефоне или ноутбуке для задач ИИ?
Да, если для вас важна конфиденциальность. Устройство с выделённым Neural Engine или NPU может запускать многие функции ИИ локально, не отправляя ваши данные на сервер, в то время как устройства без него обычно полагаются на облачную обработку для тех же задач.
