Чтобы побудить технических специалистов и инженеров опробовать аппаратное обеспечение для ускорения искусственного интеллекта, Intel собрала ряд справочных комплектов программного обеспечения, которые, как утверждается, сократят время и ресурсы, необходимые для развертывания систем машинного обучения на своем кристалле.
Как и следовало ожидать, 34 справочных комплекта с открытым исходным кодом предназначены для решения различных распространенных рабочих задач AI/ML — от больших языковых моделей, используемых для чат-ботов и другого генеративного ИИ, до более приземленных задач, таких как обнаружение объектов, генерация голоса и прогнозирование финансовых рисков.
Intel заявляет, что каждый комплект, разработанный в сотрудничестве с Accenture, содержит весь необходимый код модели, обучающие данные, библиотеки, компоненты openAPI и инструкции, необходимые для их реализации на оборудовании Intel. Нам сообщили, что справочные наборы будут периодически обновляться на основе отзывов сообщества.
Чтобы было ясно, эти комплекты кажутся чисто программными: вы предоставляете аппаратное обеспечение (внутри Intel), а затем используете данные комплекты для создания на них приложений.
У Intel довольно много ускорителей и графических процессоров, способных запускать такие приложения ИИ, в том числе учебные процессоры Habana Gaudi2, графические процессоры Ponte Vecchio и расширенные матричные расширения, встроенные в процессоры Intel Sapphire Rapids Xeon Scalable.
Однако, несмотря на всю шумиху вокруг генеративного ИИ, ускорители Intel не пользовались вниманием общественности и широким распространением, которые имеют графические процессоры Nvidia. Но из-за больших кластеров узлов графических процессоров, необходимых для обучения самых больших и впечатляющих моделей — именно по этой причине крупные облачные провайдеры развертывают десятки тысяч графических процессоров и ускорителей — Intel может в конечном итоге одержать победу просто потому, что клиенты не могут получить карты Nvidia в адекватных объемах или по разумным ценам.
Как сообщает наш родственный сайт Следующая платформакарты Nvidia H100 PCIe — даже не самая мощная версия графического процессора — были замечены в продаже на eBay по цене до 40 000 долларов за штуку.
Поэтому, если Intel сможет снизить барьер для развертывания рабочих нагрузок ИИ на своих ускорителях, само собой разумеется, титану x86 должно быть легче убеждать клиентов покупать его компоненты, особенно более дорогие.
Конечно, Intel не одинока в этой стратегии. Nvidia уже добилась больших успехов в разработке и коммерциализации программного обеспечения, ускоренного ее графическими процессорами. В прошлом году финансовый директор Колетт Кресс подчеркнула важность такого программного обеспечения по подписке для увеличения доходов чемпиона по акселерации до внушительного 1 триллиона долларов.
AMD также стала более агрессивно продвигать собственные графические процессоры и ускорители для ИИ. В июне компания подробно рассказала о своих гибридных и графических процессорах Instinct MI300, которые предназначены для прямой конкуренции с Nvidia как в области высокопроизводительных вычислений, так и в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Наряду с новым чипом производитель чипов также объявил о стратегическом партнерстве с Hugging Face, которая разрабатывает инструменты для создания приложений машинного обучения, чтобы оптимизировать популярные модели искусственного интеллекта для графических процессоров AMD Instinct, FPGA Alveo и процессоров Epyc и Ryzen. ®
