Бывшие сотрудники Google основали стартап, MatX, специализирующийся на разработке чипов для искусственного интеллекта. По данным агентства Bloomberg, компания планирует создавать чипы для тренировки языковых моделей, и уже привлекла 25 миллионов долларов инвестиций для реализации своих проектов.
Основатели MatX, Майк Гюнтер и Райнер Поуп, в интервью Bloomberg объяснили, что их решение основать собственную компанию связано с тем, что они не были удовлетворены результатами работы Google в этой области. Они считают, что Google не смог полностью раскрыть потенциал языковых моделей из-за их недостаточной эффективности.
До прихода в MatX, Поуп работал над программным обеспечением в Google, а Гюнтер занимался разработкой аппаратного обеспечения, включая чипы для программного обеспечения, создаваемого компанией. В своих интервью они рассказали, что в Google они работали над тензорными ИИ-ускорителями (TPU), но оптимизация их под конкретные задачи была сложной задачей из-за большого количества требований от разных сотрудников Google.
Сейчас пара предпринимателей-энтузиастов надеется, что MatX сможет создать процессоры, которые будут в 10 раз эффективнее ускорителей NVIDIA в обучении и использовании LLM. Они планируют достичь этого путем удаления из чипов функций, которые не нужны для ИИ-систем, и выполнения ненужных вычислительных задач.
Стартап MatX планирует разработать специализированные чипы с одним большим вычислительным ядром для использования в системах искусственного интеллекта. Компания уже наняла десятки сотрудников и планирует представить финальную версию своего продукта к 2025 году. Основатели MatX считают, что чипы NVIDIA являются очень мощными продуктами, но они уверены, что можно создать еще более эффективные варианты.
MatX прогнозирует, что с развитием программного обеспечения для ИИ потребуются огромные вычислительные ресурсы. Если для обучения современных моделей требуется около 1 миллиарда долларов, то для будущих моделей эта сумма может вырасти до 10 миллиардов долларов. Представители MatX утверждают, что могут добиться большего успеха, чем такие компании, как OpenAI или Anthropic, которые тратят все деньги на вычисления и не заботятся о прибыли.
Проблема в том, что на разработку нового чипа уходит от трёх до пяти лет, а гиганты вроде NVIDIA не будут стоять на месте, создавая собственные продукты. Стартапам придётся чрезвычайно точно оценивать современные тренды и предсказывать в каком направлении будет развиваться отрасль – причём права на ошибку, в отличие от крупных игроков, у них нет. Разработчиков ПО предстоит убедить в том, что переделка программ под новые полупроводники будет чрезвычайно выгодной – новый чип должен быть как минимум в 10 раз потенциально лучше прежних, чтобы им заинтересовались возможные клиенты.
Конкуренты действительно не дремлют. Недавно появилась новость о том, что в Южной Корее создали сверхэффективный ИИ-чип, имитирующий структуру и функции человеческого мозга.
Источник: https://servernews.ru/1102680
Эксперимент проложил путь к созданию миллиона кубитов на одном чипе
Для практического использования квантовые компьютеры должны иметь миллионы кубитов на одном чипе. Однако сегодня самые передовые из них могут похвастаться только тысячами. Это означает, что им пока доступны вычисления, которые уже — и зачастую более эффективно — выполняют классические компьютеры. 08.05.2024 93 0 0Искусственный интеллект помог робопсу научиться балансировать на шаре – он обучает роботов эффективнее, чем люди
Группа учёных из Пенсильванского университета разработала систему DrEureka для обучения роботов с использованием больших языковых моделей искусственного интеллекта, таких как OpenAI GPT-4. Этот метод оказался более эффективным, чем последовательное выполнение задач в реальном мире, однако требует повышенного внимания со стороны человека из-за специфики мышления ИИ. 08.05.2024 200 0 0Российские власти разрабатывают новую систему стандартов для электронной промышленности с учётом рекомендаций Международной электротехнической комиссии (МЭК)
Планируется привести стандарты в соответствие с критериями Международной электротехнической комиссии (МЭК), что является позитивным шагом. Новая концепция должна быть утверждена в 2024 году. 08.05.2024 97 0 0Apple заходит в гонку чипов для систем ИИ на базе ЦОД – компания занялась разработкой собственного чипа
В WSJ сообщили о разработке Apple чипов ИИ для ЦОД, чтобы получить преимущество в конкурентной борьбе. Однако пока неясно, насколько далеко продвинется компания в этом направлении. Сообщается, что Apple планирует использовать собственные чипы для iPhone и Mac, что выглядит логично, учитывая их наработки. Тем не менее чипы для мобильных устройств и ЦОД обычно различаются. Внутренний серверный проект называется ACDC. 08.05.2024 108 0 0