أعلنت جوجل ، الثلاثاء ، عن تفاصيل جديدة حول الكمبيوتر العملاق الذي تستخدمه لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ، قائلة إن نظامها أسرع وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة من أنظمة مماثلة من Nvidia.
صممت Google شريحة مخصصة خاصة بها تسمى وحدة معالجة Tensor (TPU). تُستخدم هذه الرقائق في أكثر من 90٪ من أعمال تدريب الذكاء الاصطناعي. تركز هذه العملية على إدخال البيانات في النماذج لمساعدتها في مهام مثل الإجابة على الاستفسارات بنصوص تشبه الإنسان وإنشاء الصور.
Google TPU هو الآن في جيله الرابع. يوم الثلاثاء ، نشرت Google ورقة علمية توضح بالتفصيل كيفية دمج أكثر من 4000 شريحة في كمبيوتر عملاق باستخدام مفاتيح ضوئية تم تطويرها خصيصًا لتوصيل الأجهزة الفردية.
يتم دعم تقنيات مثل Bard من Google و ChatGPT من OpenAI من خلال ما يسمى بنماذج اللغة واسعة النطاق ، لذلك أصبح تحسين هذه الاتصالات نقطة رئيسية في السباق بين الشركات لبناء حواسيب عملاقة تعمل بالذكاء الاصطناعي. شريحة واحدة.
بدلاً من ذلك ، عليك تقسيم النموذج إلى آلاف الشرائح والعمل معًا لأسابيع أو أكثر لتدريب النموذج. تم تدريب نموذج PaLM من Google ، وهو أكبر نموذج لغوي تم نشره على الإطلاق ، على جهازي كمبيوتر عملاقين بسعة 4000 شريحة على مدار 50 يومًا مقسمة.
تقول Google إن حاسوبها الفائق يجعل من السهل إعادة تكوين الاتصالات بين الرقائق أثناء التنقل ، حتى تتمكن من حل المشكلات أو تعديلها للحصول على أداء أفضل.
يقول Google عن النظام في منشور مدونة: "يمكن تجنب فشل المكونات بسهولة عن طريق تبديل الدوائر". تتيح لك هذه المرونة أيضًا تغيير طوبولوجيا الاتصال بين أجهزة الكمبيوتر العملاقة لتسريع أداء نماذج التعلم الآلي الخاصة بك.
أيضًا ، على الرغم من أن Google لم تكشف عن تفاصيل جهاز الكمبيوتر العملاق الخاص بها حتى الآن ، إلا أنها كانت موجودة وتعمل داخليًا في مركز بيانات في أوكلاهوما بالولايات المتحدة الأمريكية منذ عام 2020.
وفقًا لـ Google ، استخدمت شركة بدء التشغيل (Midjourney) النظام لتدريب نموذج لإنشاء صور جديدة بناءً على بعض الإرشادات النصية.
في الورقة ، تقول Google إن حاسوبها الفائق أسرع بما يصل إلى 1.7 مرة وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة 1.9 مرة من الأنظمة القائمة على شريحة NVIDIA A100 ، والتي تم إطلاقها في نفس الوقت مع الجيل التالي ، لأنظمة من نفس الحجم. هنا. TPU.
قالت Google إنها لم تقارن الجيل الرابع بشريحة NVIDIA الحالية (H100) الرئيسية. هذا لأن هذه الشريحة تم طرحها في السوق بعد شريحة Google وتم تصنيعها باستخدام أحدث التقنيات.
ألمحت Google إلى أنها يمكن أن تعمل مع شريحة TPU جديدة تتنافس مع Nvidia (H100) ، لكنها لم تقدم أي تفاصيل.
إرسال تعليق