Per pastaruosius porą mėnesių išaugus AI diegimui tapo aišku, kad nėra pakankamai skaičiavimo arklio galių (kas tapo skausmingai akivaizdu, nes debesų paslaugų teikėjai sukaupė mėnesių trukmės laukiančiųjų sąrašus aukščiausios klasės GPU egzemplioriams). Skirtingai nuo trumpo kriptovaliutų gavybos GPU pamišimo prieš kelerius metus, šiandienos krizę lemia reali AI tyrimų ir diegimo paklausa.
Perspektyvos sumetimais „Amazon Web Services“ apmokestino apie 98 USD per valandą už 8 GPU serverį, kuriame yra aukščiausios klasės „Nvidia“ H100 lustai, o kai kurios decentralizuotos GPU platformos siūlo panašią aparatinę įrangą vos už 3 USD per valandą. Esant dideliam 30 kartų kainų skirtumui, Singularity Compute, decentralizuoto dirbtinio intelekto pradininko SingularityNET infrastruktūros padalinys, paskelbė apie savo pirmojo įmonės lygio NVIDIA GPU klasterio I etapo diegimą moderniausiame duomenų centre Švedijoje.
Bendradarbiaudama su Švedijos operatoriumi „Conapto“, „Singularity“ grupė Stokholmo įrenginyje naudoja pažangiausią NVIDIA aparatinę įrangą (įskaitant naujos kartos H200 ir L40S GPU) Stokholmo įrenginyje, kuris visiškai maitinamas atsinaujinančia energija.
Kas tiksliai siūloma?
Klasteris yra labai tankus ir yra tradicinių įmonių darbo krūvių ir Dirbtinio superintelekto (ASI) aljanso, decentralizuotos AI ekosistemos, kuriai vadovauja SingularityNET, projektų pagrindas. Jame siūlomi lankstūs prieigos režimai, atspindintys šiuolaikinių AI kūrėjų poreikius, kai įmonės gali išsinuomoti visas pliko metalo mašinas, pasukti GPU maitinamas virtualias mašinas arba naudoti specialius API galinius taškus, kad padarytų AI išvadas.
Tai reiškia, kad organizacija gali apmokyti visus didelius mašininio mokymosi modelius nuo nulio, patikslinti esamus modelius tinkintuose duomenų rinkiniuose arba atlikti sudėtingas išvadas tokioms programoms kaip generuojantis AI; visi naudoja Singularity infrastruktūrą.
Veiklos atžvilgiu partnerystę valdys populiarus debesų paslaugų teikėjas ir NVIDIA partneris „Cudo Compute“, pastarasis užtikrins klasterio įmonės lygio patikimumą ir teiks paramos misijai svarbių AI projektų poreikį. Kalbėdamas apie plėtrą, Dr.Ben Goertzel, SingularityNET įkūrėjas ir vienas iš ASI Alliance pirmininkų, sakė: „AI spartėjant link AGI ir už jos ribų, prieiga prie didelio našumo, etiškai suderinto skaičiavimo tampa lemiamu veiksniu, kuris formuoja ateitį. Mums reikia galingo skaičiavimo, kuriame būtų sukonfigūruotas interaktyvus AI tinklas. Algoritmai, atliekantys įvairioms gyventojų grupėms skirtas užduotis. Naujasis GPU diegimas Švedijoje yra reikšmingas įvykis kelyje į tikrai atvirą, pasaulinį dirbtinį superintelektą.
Panašią nuomonę pakartojo ir Singularity Compute generalinis direktorius Joe Honanas, kuris mano, kad paleidimas yra daugiau nei papildomi skaičiavimo pajėgumai; greičiau žingsnis link naujos AI infrastruktūros paradigmos. Jis pabrėžė, kad klasterio NVIDIA GPU užtikrins našumą ir patikimumą, kurio reikalauja šiuolaikiniai dirbtinio intelekto reikalavimai, ir laikysis atvirumo, saugumo ir suverenumo principų teikiant skaičiavimą.
Švedijos klasteris bus ASI:Cloud, naujos „Singularity“ AI modelio išvadų paslaugos, sukurtos bendradarbiaujant su „Cudo“, pagrindas. ASI: Cloud kūrėjams suteikia pinigine pagrįstą prieigą prie su OpenAI suderinamos API, kad būtų galima daryti išvadas apie modelį, siūlant kelią nuo funkcijų be serverio iki dedikuotų GPU serverių.
Ankstyvieji klientai jau naudojasi Švedijos klasteriu, o už jį dirbanti komanda užsiminė, kad tai tik papildomos aparatinės įrangos ir naujų geografinių vietų, kurios bus įtrauktos į internetą, pradžia. Bendruomenei, kuri dažnai buvo besitęsiančios AI ir blokų grandinės revoliucijos krašte, šis diegimas atrodo apčiuopiamas žingsnis siekiant decentralizuotos, visame pasaulyje paskirstytos AI infrastruktūros.
AI skaičiavimo lenktynės vyksta ir įkaista
Nuo dešimtmečio pradžios technologijų sektorius į AI infrastruktūrą skyrė daug investicijų, o vien 2025 m. naujų duomenų centrų projektų, skirtų dirbtiniu intelektu, buvo išleista daugiau nei 1 trilijonas USD. Panašu, kad net nacionalinės valstybės braunasi, pavyzdžiui, Prancūzija pristatė netikėtą 100 milijardų eurų vertės planą dirbtinio intelekto infrastruktūrai sustiprinti.
Tačiau ne visi gali išleisti milijardus, kad išspręstų dabartinį skaičiavimo trūkumą, todėl atsirado alternatyvių metodų, tokių kaip decentralizuoti arba paskirstyti GPU tinklai, kuriuose naudojama keliose vietose ir operatorių aparatinė įranga.
Jei 2010-aisiais buvo apdovanoti tie, kurie kaupė duomenis, 2020-aisiais bus apdovanoti tie, kurie valdo skaičiavimo galią. Ateityje tokios pastangos kaip Singularity Compute naujasis GPU klasteris įkūnija vis didesnį ryžtą demokratizuoti, kas formuoja kitą AI skyrių ir kur gali būti skaičiavimas.
