AI silicio smegenų lenktynės

Madis Edgaras

Nigelas Toonas, Jungtinėje Karalystėje įsikūrusios puslaidininkių gamybos įmonės „Graphcore“ įkūrėjas ir generalinis direktorius, primena, kad tik prieš porą metų daugelis rizikos kapitalistų į idėją investuoti į puslaidininkinius lustus žiūrėjo kaip į pokštą. Jis sako, kad pasiimtum idėją į susitikimą, o daugelis partnerių voliotųsi ant grindų juokdamiesi. Dabar kai kurie lustų verslininkai sulaukia visai kitokio priėmimo. Užuot voliojęsis ant grindų, investuotojai išriečia savo čekių knygeles.

Rizikos kapitalistai turi rimtų priežasčių būti atsargiems dėl silicio, nors jis ir suteikė Silicio slėnio pavadinimą. Puslaidininkinių lustų kūrimas kainuoja kur kas brangiau nei programinės įrangos, ir iki šiol buvo mažai vietos radikalioms naujovėms, kad būtų galima išskirti naujas versijas. Net jei išliks, jaunos įmonės dažnai gauna plonesnę pelno maržą nei silicio plokštelės, iš kurių gaminamos jų lustai. Milžiniški senbuviai, tokie kaip „Intel“ ir „Nvidia“, yra didžiuliai konkurentai, turintys gilių pramonės žinių ir dar gilesnių kišenių.

Pasikeitė kai kurie investuotojai vis labiau įsitikinę, kad dirbtinis intelektas gali būti unikali galimybė kurti naujas reikšmingas puslaidininkių įmones. Remiantis privačių įmonių sandorius stebinčios paslaugos „PitchBook“ duomenimis, rizikos kapitalistai šiais metais investavo 113 mln.

Susijusi istorija

Susijusi istorija

„Graphcore“ buvo vienas iš šios permainos naudos gavėjų, neseniai pridėjęs 50 mln. USD finansavimą iš „Sequoia Capital“, pirmaujančios Silicio slėnio rizikos įmonės. Daugelis kitų lustų paleidžiančių įmonių, įskaitant „Mythic“, „Wave Computing“ ir „Cerebras“ JAV bei „DeePhi Tech“ ir „Cambricon“ Kinijoje, taip pat kuria naujus lustus, pritaikytus dirbtinio intelekto programoms. „Cambricon“, vienas ryškiausių Kinijos startuolių šioje srityje, surinko 100 mln. USD pradinį finansavimą, kuriam vadovavo Kinijos vyriausybės fondas.

Nuo pat pagrindinio kompiuterio atsiradimo kompiuterinės įrangos pažanga paskatino programinės įrangos naujoves. Tai savo ruožtu paskatino vėlesnius techninės įrangos patobulinimus. AI yra naujausias šio skaitmeninio ciklo posūkis. Daugelio pramonės šakų įmonės daug investuoja į aparatinę įrangą, kad galėtų valdyti gilaus mokymosi sistemas (žr. 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning ). Tačiau kai jie tampa vis sudėtingesni, jie atskleidžia esamų lustų, naudojamų dirbtiniu intelektu, apribojimus.

Daugelis šių procesorių yra iš Nvidia, kurios grafikos lustai plačiai naudojami žaidimams ir grafinei gamybai. Procesoriai turi tūkstančius mažų kompiuterių, kurie veikia lygiagrečiai, kad būtų pateikti pikseliai. Su kai kuriais pataisymais jie buvo pritaikyti vykdyti giluminio mokymosi algoritmus, kurie taip pat apima labai daug lygiagrečių skaičiavimų (žr. „Nvidia CEO: Software Is Eating the World, but AI Is Going to Eat Software“).

Nors jie buvo plačiai naudojami, grafikos lustai turi tam tikrų trūkumų. Vienas didžiausių yra tai, kad kai daug jų dirba lygiagrečiai, jie sugeria daug energijos. Carnegie Mellon universitetas, pirmaujantis DI tyrimų centras, netgi turėjo prašyti mokslininkų laikinai sustabdyti lustų naudojimą, nes jie apkrauna universiteto elektros sistemą. CMU profesorius Franzas Franchetti sako, kad universitetas ieško alternatyvių energijos šaltinių, kad sušvelnintų problemą.

Dirbtinio intelekto lustų startuoliai planuoja gaminti efektyvesnius procesorius. Tačiau tai, kas juos tikrai džiugina, yra įsitikinimas, kad dirbtinio intelekto programoms pritaikyti procesoriai gali įveikti mažiau specializuotus lustus atliekant įvairias mašininio mokymosi užduotis. Naujos kartos lustai sujungia kelias apdorojimo funkcijas į vieną veiksmą, o grafikos procesoriai atlieka kelis veiksmus, kad pasiektų tą patį rezultatą. Funkcijos paprastai sujungiamos siekiant optimizuoti konkrečius naudojimo atvejus, pvz., mokymo algoritmus, padedančius autonominiam automobiliui pastebėti galimas kliūtis.

Susijusi istorija

Susijusi istorija Jensenas Huangas prognozuoja, kad sveikatos apsaugą ir automobilius pakeis dirbtinis intelektas.

„Graphcore“ teigia, kad atliekant preliminarius bandymus jos naujasis žvalgybos apdorojimo įrenginys, kuris pirmiesiems klientams bus pristatytas pirmąjį kitų metų ketvirtį, yra 10–100 kartų greitesnis nei dabartinė aparatinė įranga, atliekant tokias užduotis. Kinijos „Cambricon“ jau sulaukia pagyrimų savo perdirbėjams. „Huawei“, „Cambricon“ klientas, mano, kad gilaus mokymosi programoms, pvz., vaizdų atpažinimo lavinimo algoritmams, paleisties lustai yra šešis kartus greitesni nei tos pačios funkcijos paleidimas grafikos procesoriuje.

Tyrėjus jaudina galimybė gerokai padidinti AI skaičiavimo galią. Vis dar yra didelis atotrūkis tarp to, kur esame, ir to, ką norėtume veikti, sako Andrew Davison, JK imperatoriškojo koledžo profesorius, daugiausia dėmesio skiriantis robotikai ir kompiuteriniam regėjimui. Davisonas mano, kad naujovės, kurias į rinką atneša lustų startuoliai, paspartins pažangą tokiose srityse kaip jo.

Tokios reakcijos džiugina, bet negarantuoja pergalės. Didelės lustų įmonės jau pristato savo sukurtus AI lustus, kad galėtų konkuruoti su pradedančiųjų įmonių pasiūlymais. Pavyzdžiui, „Intel“ neseniai paskelbė apie planus išleisti naują procesorių šeimą, sukurtą kartu su „Nervana Systems“ – startuoliu, kurį įsigijo praėjusiais metais. „Nvidia“ taip pat sparčiai atnaujina savo lustų galimybes.

Startuoliai susiduria su dar vienu iššūkiu. Daugelis jų kuria aparatinę įrangą, kad palaikytų labai specializuotas AI programas. Tačiau gali prireikti metų, kol lustas pasirodys rinkoje. Atsižvelgiant į AI vystymosi greitį, yra reali rizika, kad kai jų produktai bus plačiai prieinami, jų paskirtis nebebus svarbiausia.

Shahinas Farshchi iš „Lux Capital“, investavęs į „Nervana“ ir turintis „Mythic“ akcijų, lygina su startuoliais, 2000-ųjų viduryje gaminančiais procesorius 4G belaidėms programoms. Daugelis jų žlugo, nes buvo optimizuoti programoms, kurios netapo populiariomis. Jis sako, kad lustų bendrovės, kurios yra labai siaurai susitelkusios, vėl susimaišys.

Tačiau jei jaunos įmonės sukurs lustus, apimančius per platų taikymo sričių rinkinį, greičiausiai jos paaukos našumo lygį. Dėl to jie gali būti pažeidžiami „Nvidia“, „Intel“ ir kitų konkurencijos. Kai kuriuos gali nupirkti lustų milžinai. Tačiau jei daugelis žlugs, rizikos kapitalistai vėl pradės varinėti savo čekių knygeles.

paslėpti