Apple-მა თავისი ენის მოდელების მომზადება არჩია Google-ის და არა Nvidia-ს პროცესორებით

[Magdalena]

შესაძლოა, მომავალში Apple დაეყრდნოს საკუთარ სასერვერო პროცესორებს ხელოვნური ინტელექტის სისტემების შესაქმნელად, მაგრამ ამ დროისთვის იძულებულია გამოიყენოს გარე მხარის კომპონენტები. ბევრი კონკურენტისგან განსხვავებით, რომლებიც ამ სფეროში დიდად არიან Nvidia-ზე დამოკიდებულნი, Apple-მა უპირატესობა Google-ის Tensor-პროცესორებს მიანიჭა. 

 

ფოტოს წყარო: Apple 

როგორც CNBC აღნიშნავს, ეს გამომდინარეობს Apple-ის განმარტებითი ჩანაწერიდან - იგი მიუთითებს გამოთვლითი კლასტერების კონფიგურაციაზე, რაც კომპანიამ გამოიყენა თავისი ენის დიდი მოდელების მოსამზადებლად, რომლებიც Apple Intelligence ტექნოლოგიას დაედება საფუძვლად. მისი წინასწარი ვერსიის დემონსტრირება უკვე დაიწყო ზოგიერთ მოწყობილობაზე და ამიტომ Apple-მა გადაწყვიტა გაამჟღავნოს ინფორმაცია თავისი ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურის განვითარების სპეციფიკის შესახებ. 

Apple პირდაპირ არ ახსენებს პროცესორების მწარმოებელს, რომელიც გამოიყენა Apple Foundation Model ენის მოდელის მოსამზადებლად, მაგრამ ჩანაწერის ტექსტი შეიცავს ფორმულირებას „TPU-ზე დაფუძნებული ქლაუდ-კლასტერები“. Google ასე უწოდებს თავის Tensor-პროცესორებს. სხვა საკითხებთან ერთად Apple-ის ეს აღმოჩენა მეტყველებს კომპანიის მიერ Google-ისგან იჯარით აღებული ქლაუდ გამოთვლითი რესურსების გამოყენებაზე. Apple-ის ხელოვნური ინტელექტის სისტემების განვითარებადი ეტაპისთვის ეს სრულიად გამართლებული მიდგომაა. 

ენის დიდი მოდელი, რომელიც იმუშავებს Apple-ის ფინალურ მოწყობილობებზე, განსწავლულ იქნა 2048 Google v5p სერიის პროცესორებისგან შემდგარი კლასტერის გამოყენებით, რომლებიც ითვლება ყველაზე უახლესი ტექნოლოგიის მქონედ. მოდელის სერვერის ნაწილი განსწავლული იყო 8192 v4 პროცესორებზე დამყარებულ კლასტერზე. Google აქირავებს ასეთ კლასტერებს დამქირავებლის მიერ გამოყენებული თითოეული პროცესორისთვის საათში 2 აშშ დოლარად. ამავდროულად, Google ავარჯიშებს საკუთარი ენის მოდელებს Nvidia-ს აპარატურის გამოყენებით და არა მხოლოდ საკუთარი პროცესორებით. Apple არ ამხელს Nvidia-ს ჩიპების შესაძლო გამოყენებას თავის დოკუმენტაციაში. 

https://tinyurl.com/4dxeafxf