Смятаме, че само технологични гиганти като Microsoft, Google и IBM могат да работят с изкуствен интелект, нали? Но това е погрешно. Тъй като суперкомпютърът на Nvidia’s Pint-Sized ще промени мнението ви.
В допълнение към образователните институции, само технологични гиганти като Microsoft, Google и IBM могат да работят с изкуствен интелект, нали? Но това е погрешно. Все повече са компаниите от най-различни сегменти, залагащи на този тип проекти. Доказателство за това идва от DGX-1, суперкомпютър за изкуствен интелект на Nvidia, който с осеммесечен пазар вече е спечелил близо 100 клиенти.
Изглежда малко, нали? Но не е така. Говорим за суперкомпютър с официална цена от 129 000 щатски долара. Скъпи, много скъпи. На пазара има по-евтини суперкомпютри и ако една компания реши да създаде собствена машина за работа с изкуствен интелект, вероятно ще има по-малко разходи. Въпреки това, DGX-1 прави красиви продажби (за толкова скъпо оборудване).
По принцип DGX-1 е цялостно решение за изкуствен интелект, както хардуер, така и софтуер. Когато говорим за това, на ум ни идва стая, пълна със сървъри. Но DGX-1 е малка машина, по-малка от настолните компютри и на пръв поглед ни кара да мислим за модул, който увеличава обработката или съхранението на данни в центъра за данни.
Но размерът няма значение. Ако отворите DGX-1, там ще намерите в рамките на осем мощни графични процесора Tesla P100 (архитектура Pascal), всеки с 16 GB памет HBM2. Устройството разполага и с два процесора Intel Xeon, 512 GB DDR4 памет, четири SSD диска 1.92 TB RAID и захранване 3200 W.
Операционната система, версия на Ubuntu Server, вече е придружена от софтуер за дълбоко обучение и инструменти за разработка, само за да ви даде представа. Пакетът е допълнен от технологии като NVLink, която позволява на графичните процесори да комуникират много бързо, избягване на тесни места, които биха съществували, например, ако се използва интерфейсът от трето поколение PCI Express.
В изпълнение, един DGX-1 може да достигне отметката от 170 терафлопса (в FP16). Дори малкият суперкомпютър Nvidia се използва успешно в много сложни приложения.
MIT Technology Review обяснява например, че лабораториите Argonne и Oak Ridge използват DGX-1 за търсене на причините за рак и по този начин разработват ефективни терапии срещу болести. И двете проучвания са част от Moonshot, инициатива, която вицепрезидентът на САЩ Джо Байдън създаден (след загубата на сина си поради рак), за да накара лабораториите и изследователските центрове да работят заедно.
Fidelity Labs използва суперкомпютъра в изследвания, които се опитват да създадат невронни мрежи, които имитират човешкия мозък с максимална точност. Друг пример идва от SAP, който използва DGX-1 в подразделенията на Германия и Израел за разработване на софтуер за машинно обучение на клиентите.
Като цяло това, което привлича компании в много индустрии, е не само мощността на процесора на DGX-1, но и неговото предложение за стил „повикване, използване“. Е, не е така, а защото устройството е готово за използване в изкуствения интелект приложения, компаниите отделят много по-малко време за конфигуриране на сървъри, инсталиране на системи, настройка на софтуер, и така нататък.
В крайна сметка скъпото може да излезе евтино, поне в някои случаи. Benevolent AI разкри пред MIT Technology Review, че харчи над 129 000 щатски долара, за да има същите ресурси DGX-1 на платформата на Amazon Web Services - това само за една година.
Всичко показва, че това е само началото. Nvidia планира да пусне други суперкомпютри за изкуствен интелект още през 2017 г., въпреки че не е дала подробности за спецификациите на такова оборудване. Но залагам на повече версии на акаунта. Ако DGX-1 не разочарова в продажбите, дори ако струва цяло състояние, може да си представите колко успешна ще бъде компанията бъде, ако предоставя на разположение по-достъпни модели, които могат например да отговорят на нуждите на малкия бизнес или стартиращи компании.