Într-o discuție recentă cu Elon Musk, un expert în domeniul inteligenței artificiale (AI), s-au examinat obstacolele actuale cu care se confruntă marile companii de tehnologie în ultimul an. Musk a adus în discuție provocările viitoare pentru industrie și a oferit perspective asupra obstacolelor potențiale care ar putea apărea în viitor.
Una dintre preocupările majore abordate de Musk a fost legată de problemele hardware. În timp ce criza de cipuri care a afectat industria între 2022 și 2023 a fost depășită, a apărut un nou obstacol sub forma unei penurii de transformatori de tensiune. Acești transformatori sunt esențiali pentru mulți dezvoltatori de AI, deoarece joacă un rol crucial în alimentarea și rularea modelelor lor.
Privind în viitor, Musk a emis un avertisment cu privire la o posibilă criză în anul următor, accentuând posibilitatea unei penurii de electricitate în totalitate. Energia imensă necesară pentru antrenarea modelelor de AI ar putea duce la această situație dificilă. Musk a explicat că doar modelul Grok 2 a cerut utilizarea a aproximativ 20.000 de GPU-uri NVIDIA H100, indicând faptul că pentru modelul Grok 3 ar fi necesare cel puțin 100.000 de cipuri H100.
Conform calculelor de la Tom’s Hardware, fiecare GPU NVIDIA H100 consumă în jur de 700W când funcționează la capacitate maximă. Având în vedere că 100.000 de GPU-uri, împreună cu serverele necesare și sistemele de răcire dintr-un centru de date, ar fi folosite, ar fi consumate uimitor de 100 de megawați de energie zilnic. Pentru a pune lucrurile în perspectivă, acest nivel de consum de energie este comparabil cu cel al unui oraș mic.
Întrebări frecvente:
Q: Care au fost provocările cu care s-au confruntat marile companii de tehnologie în ultimul an?
A: Penuria de cipuri a fost o provocare majoră întâmpinată de companiile de tehnologie.
Q: Care este obstacolul actual din industrie pentru dezvoltatorii de AI?
A: Lipsa transformatorilor de tensiune împiedică în prezent dezvoltatorii de AI.
Q: Despre ce a avertizat Elon Musk pentru viitor?
A: Musk a avertizat cu privire la posibilitatea unei penurii de electricitate, care ar putea afecta antrenarea modelelor de AI.
Q: Câtă putere este necesară pentru antrenarea modelelor de AI?
A: Conform lui Elon Musk, antrenarea doar a modelului Grok 2 a cerut utilizarea a aproximativ 20.000 de GPU-uri NVIDIA H100.
Surse:
– Tom’s Hardware (www.tomshardware.com)
**Prezentare generală a Industriei:**
Articolul discută despre provocările cu care se confruntă marile companii de tehnologie în domeniul inteligenței artificiale (AI). Industria AI a cunoscut o creștere semnificativă în ultimii ani, cu companii din diverse sectoare folosind tehnologii AI pentru a-și îmbunătăți produsele, serviciile și operațiunile. Cererea pentru modele și aplicații de AI a condus la progrese în tehnologiile hardware și software pentru a sprijini dezvoltarea și implementarea acestora.
**Prognoze de Piață:**
Se așteaptă ca piața AI să-și continue traiectoria de creștere în anii următori. Conform unui raport realizat de Grand View Research, dimensiunea pieței globale de AI este proiectată să atingă 733,7 miliarde de dolari până în 2027, cu o rată anuală compusă de creștere (CAGR) de 42,2% între 2020 și 2027. Această creștere se datorează adoptării tot mai mari a AI în sectoare precum sănătatea, finanțele, retailul și industria auto, printre altele.
**Probleme Legate de Industrie:**
1. Provocări Hardware: Articolul evidențiază problema penuriei de hardware cu care se confruntă industria AI. Criza de cipuri din 2022-2023 a afectat disponibilitatea componentelor cruciale necesare pentru dezvoltarea AI. Această penurie a afectat producția și disponibilitatea hardware-ului AI, provocând perturbări în lanțul de aprovizionare. În plus, apariția unei penurii de transformatori de tensiune constituie un obstacol suplimentar pentru dezvoltatorii de AI, deoarece acești compuși sunt esențiali pentru alimentarea și rularea modelelor AI.
2. Consum de Energie: O altă problemă semnificativă evidențiată în articol este consumul semnificativ de energie asociat cu antrenarea modelelor de AI. Pe măsură ce complexitatea și mărimea modelelor AI cresc, puterea computațională necesară pentru antrenarea acestora crește și ea. Această cerere crescută de energie poate încorda infrastructura de energie existentă și ar putea duce la penurii de electricitate. Exemplul modelului Grok 2, care a necesitat 20.000 de GPU-uri NVIDIA H100, subliniază magnitudinea consumului de energie implicate. Cerințele energetice pentru antrenarea modelelor AI într-o scară largă pot fi comparabile cu cele ale unui oraș mic.
Surse:
– Tom’s Hardware (www.tomshardware.com)
– Grand View Research (www.grandviewresearch.com)
The source of the article is from the blog macholevante.com