يمكن أن يؤدي تعطش ChatGPT للسلطة إلى ثورة GPU

تكلفة المزيد من التقدم في الذكاء الاصطناعي مذهلة مع ChatGPT. أدى الطلب على رقائق الرسومات التي تسمى وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، والتي تعتبر ضرورية لتدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، إلى ارتفاع تكلفة المكونات المهمة. من خلال السقف. قالت OpenAI إنها ستكلف الشركة 100 مليون دولار لتدريب الخوارزمية التي تعمل الآن على تشغيل ChatGPT. السباق للتنافس في مجال الذكاء الاصطناعي هو ما تشعر مراكز البيانات بالقلق منه الآن مستويات الطاقة.

لدى حمى الذكاء الاصطناعي للذهب خطط جريئة لبناء مجارف حسابية جديدة لبيع عدد قليل من الشركات الناشئة. تعد وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia هي الأجهزة الأكثر شيوعًا لتطوير الذكاء الاصطناعي، لكن هذه الشركات الناشئة تقول إن الوقت قد حان لإعادة التفكير بجدية في كيفية تصميم شرائح الكمبيوتر.

كمبيوتر عاديتم تطوير شركة ناشئة أسسها المخضرمون في Google Brain وAlphabet’s Moonshot Lab X نموذج أولي بسيط هذه هي الخطوة الأولى لإعادة تشغيل النظام من المبادئ الأولى.

تقوم شريحة السيليكون النموذجية بإجراء العمليات الحسابية عن طريق معالجة البتات الثنائية – أي 0 و1 – التي تمثل المعلومات. تستخدم وحدة المعالجة العشوائية للحوسبة العادية، أو SPU، الخصائص الديناميكية الحرارية للمذبذبات الكهربائية لإجراء العمليات الحسابية باستخدام التقلبات العشوائية داخل الدوائر. ويمكنه إنشاء نماذج عشوائية مفيدة للحسابات الموجودة في كل مكان في العلوم والهندسة والتعلم الآلي، أو لحل حسابات الجبر الخطي.

يوضح فارس سباحي، الرئيس التنفيذي لشركة الحوسبة العادية، أن الأجهزة ذات كفاءة عالية ومناسبة تمامًا للتعامل مع الحسابات الإحصائية. قد يكون هذا مفيدًا يومًا ما لبناء خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التعامل مع عدم اليقين، وربما معالجة ميل النماذج اللغوية الكبيرة إلى “الهلوسة” للمخرجات عندما تكون غير مؤكدة.

يقول صباحي إن النجاح الأخير الذي حققه الذكاء الاصطناعي التوليدي مثير للإعجاب، ولكنه بعيد عن الشكل النهائي للتكنولوجيا. يقول سباهي: “من الواضح أن هناك شيئًا أفضل من حيث بنيات البرمجيات والأجهزة”. وقد عمل هو وشركاؤه المؤسسون سابقًا في مجال الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي في شركة Alphabet. دفعهم عدم إحراز تقدم في استخدام أجهزة الكمبيوتر الكمومية للتعلم الآلي إلى التفكير في طرق أخرى لاستغلال الفيزياء لتشغيل العمليات الحسابية التي يحتاجها الذكاء الاصطناعي.

تم اكتشاف مجموعة أخرى من الباحثين الكميين السابقين في Alphabet منتفخ، الشركة التي لا تزال متخفية لديها خطة أكثر طموحًا لاستخدام الحوسبة الديناميكية الحرارية للذكاء الاصطناعي. يقول المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Extropic Guillaume Verton: “نحن نحاول دمج جميع الحوسبة العصبية بإحكام في شريحة ديناميكية حرارية تناظرية”. “نحن نأخذ ما تعلمناه من برامج وأجهزة الحوسبة الكمومية وننقله إلى نموذج الديناميكا الحرارية الكامل.” (تم الكشف مؤخرًا عن أن فيردون هو الشخص الذي يقف وراء حساب meme الشهير على X بف يسوعالمتعلقة بما يسمى حركة التسارع الفعالة (وهذا يعزز فكرة التقدم نحو “تفرد رأس المال التكنولوجي”.)

إن التنبؤ الذي طال أمده بأن كثافة المكونات على الرقائق سوف تستمر في الانكماش قد يكتسب زخما في الوقت الذي تكافح فيه الصناعة للحفاظ على قانون مور، مما يدفع إلى إعادة التفكير على نطاق أوسع في الحوسبة. يقول البروفيسور بيتر ماكماهون من جامعة كورنيل: “حتى لو لم يتم تطبيق قانون مور، فلا يزال لديك مشكلة كبيرة لأن OpenAI وأحجام نماذج النشر الأخرى تنمو بشكل أسرع من سعة الرقائق”. طرق الكمبيوتر الجديدة. وبعبارة أخرى، فإن إبقاء قطار الضجيج حول الذكاء الاصطناعي على المسار الصحيح قد يتطلب طرقًا جديدة للحوسبة.