Gwangju vykstanti dirbtinio intelekto pramonė labai papildyta Nacionalinio dirbtinio intelekto duomenų centro įkūrimu. Pasaulio pramoninių grafikos procesorių (GPUs) deficitui, būtinam dirbtinio intelekto plėtrai, šis centras tampa išgelbėjimu AI įmonėms ir įstaigoms, trokštančioms skaičiavimo išteklių.
Ši aukštos technologijos įstaiga išgarsėjo kaip pirmaujantis paslaugų teikėjas, naudojantis NVIDIA „H100“ GPU, modelį, kuris gerai vertinamas dėl savo AI produktų plėtros optimizavimo. Centrui siekiant galingų GPU, bendrovių paklausa išaugo.
Gwangju miesto pareigūnai pranešė apie centro atidarymą Cheomdano 3-iajame rajone, pradedant veiklą pernai lapkričio 15 dieną. Jis pasižymi didinga skaičiavimo pajėgumu, siekiančiu 88,5 petaFLOPS ir 107 petabajtų saugyklos tūkstantiniu.
Remiantis daugeliu AI užduočių, duomenų centras padeda daugiau nei 740 projektų iš vidaus AI įmonių, viešųjų institucijų ir universitetų, visiems nemokamai. Gwangju duomenų centro infrastruktūra iš esmės prisitaiko prie AI tyrimų ir plėtros, teikdama greitas ir efektyvias gilųjį mokymąsi ir duomenų analizės paslaugas.
Panaudodamas naujausius NVIDIA GPUs „H100“, du trečdaliai jų pagreitinimo pagalbų nešia Gwangju centrą, išskiriantį jį kaip pirmąjį tokių paslaugų teikėją Azijoje su šiais GPU.
Dėl GPU infrastruktūros paklausos didėjimo, kurį skatina generatyvaus dirbtinio intelekto atsiradimas, konkurencija, siekianti užtikrinti skaičiavimo išteklius, sustiprėjo, stovėdama apytiksliai santykiu 2:1.
Su aukšto našumo skaičiavimų (HPC) paslauga, kurią nuo liepos teikia uždirbtinio intelektas, naudojant „H100“ GPUs, Nacionalinio dirbtinio intelekto duomenų centras yra pasiruošęs dar labiau palaikyti sudėtingus AI projektus. Bendradarbiaudami su Mokslų ir informacijos technologijų ministerija, Gwangju nuo 2021 metų teikia reikšmingus skaičiavimo išteklius AI įmonėms, iki šiol palengvindamas daugiau nei 1500 projektų ir skatindamas nepaliaujamą inovacijų augimą.
Dirbtinio intelekto duomenų centrų svarba nepakankamai vystantis GPU trūkumams:
Grafikos procesorių (GPU) trūkumas įtakoja pramonės, kuri naudojasi galingais skaičiavimais, pvz., dirbtinio intelekto (AI), šakas. Nacionalinis dirbtinio intelekto duomenų centras Gwangju šiais laikais yra esminis objektas, nes jis suteikia prieigą prie NVIDIA „H100“ GPU, kurie dabar labai reikalingi. Tai padeda AI įmonėms tęsti veiklą, nepatirdamos problemų dėl GPU trūkumo rinkoje.
Klausimai ir atsakymai:
– Kodėl GPU trūkumas yra problema AI įmonėms? AI įmonėms paprastai reikalingi pažangūs GPU, kad galėtų treniruoti mašininio mokymosi modelius, kurie gali būti sudėtingi skaičiavimo atžvilgiu. GPU trūkumas reiškia, kad progresas gali būti lėtas, išlaidos gali padidėti ar netgi kai kurios įmonės gali visai nesivystyti.
– Kaip Nacionalinis AI duomenų centras Gwangju mažina GPU trūkumo poveikį? Teikdamas prieigą prie pažangaus NVIDIA „H100” GPU, centras padeda AI įmonėms apeiti trūkumus, leisdamas jiems naudotis šiais ištekliais savo AI projektams.
Pagrindiniai iššūkiai:
– Plečiamumas: Kuo didėja paklausa, tuo daugiau AI projektų centro turės plėsti galimybes siekdamas atitikti augančių AI projektų poreikius.
– Teisingas prieigos užtikrinimas: Užtikrinant, kad tiek didelės įmonės, tiek mažieji įmonės turėtų lygią prieigą prie skaičiavimo išteklių, gali kilti iššūkių.
Kontroversijos:
– Gali kilti nerimą keliančių klausimų dėl prioritetinių projektų ir galimų šių išteklių gavimo pirmenybės tam tikros įmonės ar institucijos atžvilgiu.
– Kitas galimas klausimas yra duomenų privatumas ir saugumas tokio centralizuoto ir bendrovių infrastruktūros viduje.
Privalumai:
– Prieiga prie pažangios įrangos: Suteikia esminius skaičiavimo išteklius tuo metu, kai hardware trūkumas.
– Inovacijų remimas: Lengvina tęstinį AI tyrimą ir plėtrą, paremtą daugiau nei 740 projektų iš įvairių subjektų.
Trūkumai:
– Priklausomybė: AI kompanijos gali per daug priklausyti nuo centralizuotų objektų, kas gali sukelti pažeidžiamumų atvejų, jeigu centras susidurs su problemomis.
– Išteklių konkurencija: Aukšta paklausa gali sukelti diskusijų dėl skaičiavimo išteklių paskirstymo problemas ir galimus konfliktus tarp vartotojų.
Daugiau informacijos apie GPU technologiją ir pramonės tendencijas galima rasti NVIDIAs oficialiame tinklalapyje: NVIDIA. Norint sužinoti daugiau apie pažangas dirbtinio intelekto srityje, naudinga gali būti ši nuoroda: Asociacija už dirbtinio intelekto plėtrą. Norėdami sužinoti daugiau apie duomenų centrus ir jų vaidmenį remiant dirbtinį intelektą, tarptautinio duomenų centro tinklalapio sritis gali pateikti kokybiškų įžvalgų: Tarptautinio duomenų centro. Atsiminkite, kad, nors šios nuorodos suteikia prieigą prie platesnės informacijos, jos tiesiogiai negali paminėti konkrečių Nacionalinio dirbtinio intelekto duomenų centro faktų.
The source of the article is from the blog foodnext.nl