מיקרוסופט הכריזה על מכונות וירטואליות חדשות חזקות וניתנות להרחבה המשלבות את המעבדים העדכניים ביותר של NVIDIA H100 Tensor Core ורשתות NVIDIA Quantum-2 InfiniBand.
מיקרוסופט הוציאה על זה מאות מיליוני דולרים הבנייה של מחשב-על ענק שיעזור להפעיל את צ'אטבוט OpenAI ChatGPT, בדו"ח, מיקרוסופט מסבירה כיצד בנתה את תשתית ה-Azure AI החזקה המשמשת את OpenAI וכיצד המערכות שלה נעשות חזקות עוד יותר.
לבנות את מחשב העל שמניע את פרויקטי OpenAI, Microsoft טוען שחיבר אלפים יחידות עיבוד גרפיות (GPU) NVIDIA לפלטפורמת מחשוב הענן שלה Azure. זה, בתורו, איפשר ל-OpenAI לאמן דגמים חזקים יותר ויותר ו"לפתוח את יכולות הבינה המלאכותית" של כלים כמו ChatGPT ו-Bing.
סקוט גאת'רי, סגן נשיא לבינה מלאכותית וענן במיקרוסופט, אמר שהחברה הוציאה כמה מאות מיליוני דולרים על הפרויקט, על פי הצהרה. ולמרות שזה עשוי להיראות כמו טיפה בדלי עבור מיקרוסופט, שהרחיבה לאחרונה את ההשקעה הרב-שנתית שלה ב-OpenAI בהיקף של מיליארדי דולרים, היא בהחלט זה מראה שהוא מוכן להשקיע עוד יותר כסף בתחום הבינה המלאכותית.
כשמיקרוסופט השקיעה 1 מיליארד דולר ב-OpenAI ב-2019, הסכים לבנות מחשב-על ענק ומתקדם לתחילת מחקר בינה מלאכותית. הבעיה היחידה: למיקרוסופט לא היה שום דבר ש-OpenAI צריך ולא הייתה לגמרי בטוחה שהיא יכולה לבנות משהו כל כך גדול על שירות הענן שלה Azure מבלי לשבור אותו.
OpenAI ניסתה להכשיר מערך הולך וגדל של תוכניות בינה מלאכותית הנקראות מודלים, אשר קלטו כמויות גדולות יותר של נתונים ולמדו עוד ועוד פרמטרים, המשתנים שמערכת הבינה המלאכותית גילתה באמצעות אימון והכשרה מחדש. משמעות הדבר היא ש-OpenAI זקוקה לגישה לשירותי מחשוב ענן רבי עוצמה לפרקי זמן ארוכים.
כדי לעמוד באתגר הזה, מיקרוסופט נאלצה למצוא דרכים לקשר בין עשרות אלפי שבבים גרפיים NVIDIA A100 ושנה את האופן שבו אתה מתקין שרתים כדי למנוע הפסקות חשמל.
"בנינו ארכיטקטורת מערכת שיכולה לעבוד ולהיות אמינה בקנה מידה גדול. זה מה שאיפשר את ChatGPT", אמר Nidhi Chappell, המנהל הכללי של מיקרוסופט לתשתית Azure AI. "זה דפוס שהגיע משם. יהיו הרבה הרבה יותר".
הטכנולוגיה אפשרה ל-OpenAI להשיק את ChatGPT, הצ'אט בוט הויראלי שמשך יותר ממיליון משתמשים תוך ימים מההנפקה בנובמבר וכעת הוא נקלט במודלים העסקיים של חברות אחרות, מאלה המנוהלים על ידי מייסד קרן הגידור המיליארדר קן גריפין ב- זמן משלוח.
ככל שכלי בינה מלאכותית כמו ChatGPT זוכים להתעניינות מצד עסקים וצרכנים, יוגבר לחץ על ספקי שירותי ענן כמו מיקרוסופט, אמזון וגוגל להבטיח שמרכזי הנתונים שלהם יכולים לספק את כוח המחשוב העצום הנדרש.
כעת מיקרוסופט משתמשת באותו סט של משאבים שהיא בנתה עבור OpenAI כדי לאמן ולהפעיל דגמי AI נהדרים משלה, כולל בוט החיפוש החדש של Bing שהוצג בחודש שעבר. החברה מוכרת את המערכת גם ללקוחות אחרים. ענקית התוכנה כבר עובדת על הדור הבא של מחשב העל בינה מלאכותית, כחלק מעסקה מורחבת עם OpenAI שבה הוסיפה מיקרוסופט 10 מיליארד דולר להשקעתה.
"אנחנו לא בונים אותם כמשהו מותאם אישית; זה התחיל כמשהו מותאם אישית, אבל תמיד בנינו אותו בצורה שהיא הוכללה כך שכל מי שרוצה לאמן מודל שפה גדול יוכל לנצל את אותם שיפורים". אמר גאת'רי בראיון. "זה באמת עזר לנו להפוך לענן טוב יותר עבור AI באופן כללי."
אימון מודל AI מאסיבי דורש מספר רב של יחידות עיבוד גרפיות המחוברות במקום אחד, כמו מחשב העל AI שהורכב על ידי מיקרוסופט. ברגע שמודל נמצא בשימוש, תשובה על כל השאלות שהציגו המשתמשים (הנקראת הסקה) דורשת הגדרה מעט שונה. מיקרוסופט פורסת גם שבבים גרפיים להסקה, אבל המעבדים האלה (מאות אלפים) מפוזרים גיאוגרפית על פני 60 אזורי הדאטה סנטר של החברה. כעת החברה מוסיפה את השבב הגרפי העדכני ביותר של NVIDIA לעומסי עבודה בינה מלאכותית (ה-H100) ואת הגרסה העדכנית ביותר של טכנולוגיית הרשת Infiniband של NVIDIA לשיתוף נתונים מהיר אף יותר.
ההחלטה של מיקרוסופט להיות שותפה עם OpenAI הושתת על האמונה שהיקף תשתית חסר תקדים זה יפיק תוצאות (יכולות AI חדשות, סוג חדש של פלטפורמת תכנות) שמיקרוסופט יכולה להפוך למוצרים ושירותים שיספקו יתרונות אמיתיים ללקוחות, אמר Waymouth. אמונה זו עוררה את השאיפה של חברות להתגבר על כל האתגרים הטכניים כדי לבנות אותה ולהמשיך לדחוף את הגבולות של מחשוב-על בינה מלאכותית.
מקור: https://news.microsoft.com/
אני תוהה מתי זו הופכת למציאות כמות האבטלה שתהיה בעולם, אנחנו הורגים את עצמנו