Η οργάνωση MLCommons για τη βελτιστοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης δημοσίευσε πρόσφατα ένα εκτενές σύνολο δοκιμών και αποτελεσμάτων που αξιολογούν την ταχύτητα και την ανταποκριτικότητα υψηλής απόδοσης υλικού στην εκτέλεση εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης. Αυτά τα νέα benchmarks επικεντρώνονται στη μέτρηση της αποδοτικότητας των επεξεργαστών και των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης στη δημιουργία απαντήσεων από ανθεκτικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης εμπλουτισμένα με ολοκληρωμένα δεδομένα.
Τα αποτελέσματα αυτών των δοκιμών παρέχουν πολύτιμες προτάσεις σχετικά με την ταχύτητα με την οποία οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, όπως το ChatGPT, μπορούν να παρέχουν απαντήσεις σε ερωτήσεις χρηστών. Ένα από τα benchmarks, που ονομάζεται Llama 2, αξιολογεί ειδικά την ταχύτητα σε σενάρια ερώτησης και απάντησης για μεγάλα μοντέλα γλωσσικής ανάλυσης. Αναπτύχθηκε από την Meta Platforms, το Llama 2 διαθέτει εντυπωσιακά 70 δισ. παραμέτρους.
Εκτός από το Llama 2, η MLCommons εισήγαγε επίσης το MLPerf, ένα εργαλείο αξιολόγησης το οποίο εστιάζει στη δημιουργία κειμένου σε εικόνα. Αυτό το benchmark χρησιμοποιεί το μοντέλο Stable Diffusion XL της Stability AI. Όταν αξιολογήθηκαν, οι servers εξοπλισμένοι με τους επεξεργαστές Nvidia H100, παραγωγής εταιριών όπως το Google’s Alphabet, το Supermicro και η Nvidia ίδια, ξεχώρισαν όσον αφορά τη ραγδαία απόδοση. Ωστόσο, διάφοροι κατασκευαστές server υπέβαλλαν σχέδια με βάση τους επεξεργαστές L40S της Nvidia, οι οποίοι παρουσίασαν ανταγωνιστική απόδοση στο ίδιο benchmark.
Η εταιρεία κατασκευής server Krai ακολούθησε διαφορετική προσέγγιση υποβάλλοντας ένα σχέδιο που εκμεταλλευόταν έναν επεξεργαστή τεχνητής νοημοσύνης της Qualcomm για το benchmark δημιουργίας εικόνας. Αυτός ο εναλλακτικός επεξεργαστής κατανάλωνε σημαντικά λιγότερη ενέργεια σε σύγκριση με τους προηγμένους επεξεργαστές της Nvidia, αναδεικνύοντας μια πιο αποτελεσματική ενέργεια προσέγγιση. Η Intel επίσης υπέβαλε ένα σχέδιο με τους επιταχυντές Gaudi2, δίνοντας εύστοχα τον ορισμό “σταθερός” στα αποτελέσματα.
Ενώ η ραγδαία απόδοση παραμένει κρίσιμος παράγοντας για την εφαρμογή των εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, η κατανάλωση ενέργειας των προηγμένων επεξεργαστών αποτελεί σημαντική ανησυχία για τη βιομηχανία. Οι εταιρίες AI προσπαθούν να αναπτύξουν επεξεργαστές που προσφέρουν βέλτιστη απόδοση με ελάχιστη χρήση ενέργειας. Ως εκ τούτου, η MLCommons έχει μια ξεχωριστή κατηγορία benchmarking αφιερωμένη στη μέτρηση της κατανάλωσης ενέργειας.
Αυτά τα πιο πρόσφατα αποτελέσματα δοκιμών παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες τόσο στους κατασκευαστές υλικού τεχνητής νοημοσύνης όσο και στις εταιρίας που επιθυμούν να εφαρμόσουν εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης. Αναδεικνύοντας τόσο την ταχύτητα όσο και την αποτελεσματικότητα, αυτές οι δοκιμές αποτελούν ένα σημαντικό εργαλείο για την προώθηση της εξέλιξης της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης.
Συχνές Ερωτήσεις (FAQ):
Ερώτηση: Ποια είναι τα νέα benchmarks που εισήγαγε η MLCommons;
Απάντηση: Η MLCommons παρουσίασε benchmarks που μετρούν την ταχύτητα και την αποδοτικότητα των επεξεργαστών και των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης στη δημιουργία απαντήσεων από ισχυρά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, καθώς και ένα benchmark για τη δημιουργία κειμένου σε εικόνα.
Ερώτηση: Ποια servers είχαν εξαιρετική απόδοση στα benchmarks;
Απάντηση: Οι servers εξοπλισμένοι με τους επεξεργαστές Nvidia H100, παραγωγής εταιριών όπως το Google’s Alphabet, το Supermicro και η Nvidia ίδια, παρουσίασαν εξαιρετική απόδοση στις δοκιμές.
Ερώτηση: Παρουσιάσθηκαν κάποια σχέδια με εναλλακτικούς επεξεργαστές που εμφανίζουν ελπιδοφόρα αποτελέσματα;
Απάντηση: Ναι, ο κατασκευαστής server με το όνομα Krai υπέβαλε ένα σχέδιο με ένα τσιπ τεχνητής νοημοσύνης της Qualcomm το οποίο επέδειξε σημαντική ενεργειακή αποδοτικότητα στο benchmark δημιουργίας εικόνας.
Ερώτηση: Γιατί η κατανάλωση ενέργειας είναι σημαντική για τις εταιρίες τεχνητής νοημοσύνης;
Απάντηση: Οι προηγμένοι επεξεργαστές τεχνητής νοημοσύνης καταναλώνουν μεγάλες ποσότητες ενέργειας, κάτι που καθιστά την ενεργειακή αποδοτικότητα κύρια πρόκληση για τις εταιρίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν την απόδοση ενω μειώνουν τη χρήση ενέργειας.
Ερώτηση: Πώς ωφελούν αυτά τα benchmarks τη βιομηχανία τεχνητής νοημοσύνης;
Απάντηση: Τα αποτελέσματα δοκιμών παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες για τους κατασκευαστές υλικού τεχνητής νοημοσύνης και τις εταιρίες που υλοποιούν εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, συμβάλλοντας στην προώθηση και ανάπτυξη της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης.
Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τη MLCommons και τα benchmarks, επισκεφθείτε την επίσημη ιστοσελίδα τους: mlcommons.org.
