Chips personalizados Operai: Breaking Nvidia’s Ai Grip

Si bien la investigación temprana de IA se benefició de los procesadores de uso general, la creciente complejidad de los modelos modernos de IA ha requerido la búsqueda de hardware más especializado. Recientemente, Operai ha anunciado un movimiento significativo para desarrollar su primer chip IA interno, una innovación que promete superar los límites del rendimiento y la eficiencia de la IA.

¿Qué desafíos enfrentan los sistemas de IA de hoy, qué ha desarrollado exactamente Openai (y otros) y cuáles podrían ser las implicaciones más amplias de estos chips de IA personalizados para el futuro de la investigación y la industria de la IA?

Las primeras raíces de los aceleradores de IA

El desarrollo de la inteligencia artificial ha sido un viaje largo y arduo, con numerosos contratiempos y desafíos en el camino. A pesar de La promesa temprana de AIlos primeros experimentos estuvieron severamente limitados por el hardware con poco potencia que era Disponible en ese momento. Las demandas computacionales de los modelos de IA continuaron creciendo, pero las arquitecturas de procesadores existentes lucharon para mantenerse al día, obstáculos Eso afectó significativamente la tasa de progreso de la investigación.

Como el campo de La IA continuó evolucionando, la necesidad de un hardware más potente se hizo cada vez más evidente. Sin embargo, las opciones existentes no solo eran inadecuadas sino también ineficientes. Procesadores de uso general, que eran la norma al comienzo de la revolución de la IA, no pudieron Manee las demandas en rápido crecimiento de los modelos de IA complejos. La necesidad de hardware especializado se hizo claro, pero encontrar una solución demostró ser una tarea desalentadora.

Una de las primeras soluciones para el Limitaciones de los procesadores de uso general fue el uso de GPU. Mientras que las GPU no fueron diseñado específicamente Para las tareas de IA, su arquitectura masivamente paralela las hizo muy adecuadas para cierto Aplicaciones AI. Sin embargo, el uso de GPU llegó con la suya de desafíos, ya que su arquitectura no se optimizó para la IA y, por lo tanto, desperdició recursos significativos en las tareas que fueron no relevante a ai. Esta ineficiencia no solo limitado el rendimiento de las GPU en aplicaciones de IA pero también aumentó el costo general de usarlos.

El siguiente paso en el desarrollo del hardware de IA fue la introducción de silicio personalizado. Por Diseñando un chip específicamente para AIlos investigadores esperaban superar las limitaciones e ineficiencias del hardware existente. Sin embargo, el silicio personalizado también vino con una variedad de desafíos que dificultaron la implementación. El alto costo de diseño y fabricación de silicio personalizado lo hizo inaccesible para la mayoría de los investigadores, y los largos plazos de entrega para el desarrollo de chips personalizados hicieron difícil mantener el ritmo del campo de IA en rápida evolución.

OpenAi para desarrollar chip de IA interno para fin de año

En un movimiento hacia Reducir su dependencia únicamente de Nvidia para el hardware de inteligencia artificial, Abierta ai está desarrollando su primer chip de IA interno. Según los informes de Reuters, la compañía planea finalizar su diseño en unos pocos meses, con la fabricación llevar a cabo por Taiwan Semiconductor Company (TSCM) utilizando su tecnología de proceso de 3NM.

El desarrollo del chip, que se espera en el cuarto trimestre de 2022, verá a OpenAI utilizar el proceso TSMCS 3N, que tiene un tamaño de nodo de 3 nanómetros. El chip se utilizará principalmente para ejecutar AI algoritmos, e inicialmente se integrará en Infraestructura de Openai sobre una base experimental. Se espera que las versiones futuras del dispositivo tengan capacidades mejoradas a medida que continúa OpenAI continúa para desarrollar ambos sus capacidades de software y hardware.

El papel de TSMC en la fabricación de chips de IA

La tecnología de proceso de 3 nanómetros de TSMC se encuentra entre los métodos de fabricación de chips más avanzados actualmente disponibles. La transición a la fabricación de 3NM permite una mayor densidad de transistores, mejorando la eficiencia energética y el rendimiento al tiempo que reduce la disipación de calor. Con OpenAI aprovechando esta tecnología de vanguardia, sus chips de IA personalizados podrían ofrecer optimizaciones específicas para las cargas de trabajo de aprendizaje automático.

Si bien la dependencia de OpenAI en TSMC marca una asociación estratégica, también refleja tendencias de la industria más amplias. Los competidores como Apple y Nvidia también están invirtiendo en gran medida en los procesos de fabricación de TSMC, lo que refuerza el dominio de la fundición en la informática de alto rendimiento. Sin embargo, las limitaciones de la cadena de suministro y los factores geopolíticos que rodean la fabricación de semiconductores podrían plantear desafíos para OpenAi a medida que escala su producción de chips de IA.

El movimiento de OpenAi viene como resultado de Los crecientes costos que enfrentan las empresas en la industria de la IAasí como el dependencia de productos nvidia. Como tal, muchos empresas están buscando diversificar sus capacidades de hardware, Y esto también está siendo visto en el desarrollo de hardware de IA personalizado por otras compañías.

Cambio estratégico hacia la independencia de hardware de IA

La creciente dependencia de la industria de la IA de NVIDIA ha llevado a las empresas a explorar el desarrollo de chips personalizados, no solo para la reducción de costos sino también para el apalancamiento estratégico. Nvidia actualmente posee aproximadamente el 80% del mercado de chips de IA, lo que lo convierte en el proveedor dominante. Sin embargo, los gigantes de la computación en la nube como Microsoft, Google y Amazon han iniciado esfuerzos para reducir la dependencia de los proveedores de terceros invirtiendo en chips de IA patentados.

Para OpenAI, el desarrollo de un chip AI interno permite una integración más profunda entre hardware y software, potencialmente desbloqueando la eficiencia que no se puede lograr con GPU listas para usar. Las unidades de procesamiento de tensor de Google (TPU) y los chips de entrenamiento de Amazon ilustran cómo el silicio personalizado puede mejorar el rendimiento de la IA al tiempo que reduce los gastos operativos en los centros de datos a gran escala.

Sin embargo, la transición lejos de los proveedores de chips establecidos presenta desafíos. A diferencia de Nvidia, que tiene décadas de experiencia en la optimización del hardware de IA, el programa de desarrollo de chips de OpenAI todavía está en su infancia. La ejecución exitosa requerirá no solo la experiencia de fabricación, sino también la optimización de software a largo plazo para aprovechar completamente las ventajas de hardware personalizadas.

Uno de esos ejemplos es Google, que han desarrollado su propia gama de chips de IA. Estos dispositivos están acostumbrados a Modelos de IA de Google de Google, y han sido críticos en El éxito de los servicios de IA basados ​​en la nube de Google.

Comparación de la estrategia de chip de IA de OpenAI con los competidores

Las chips MTIA de Google y MTIA sirven como puntos de referencia para cómo se puede integrar el silicio de IA personalizado en operaciones a gran escala. La arquitectura TPU de Google está optimizada específicamente para tareas de aprendizaje profundo, lo que le permite superar las GPU tradicionales en ciertas cargas de trabajo al tiempo que reduce el consumo de energía. Del mismo modo, los chips de IA internos de Meta tienen como objetivo mejorar la eficiencia en los procesos de capacitación e inferencia para modelos de idiomas grandes.

El enfoque de OpenAI difiere en que se espera que su chip de primera generación se despliegue en una escala más limitada, centrándose inicialmente en la inferencia en lugar de la capacitación a gran escala. Esto sugiere una entrada cautelosa pero estratégica en el espacio de hardware, reflejando cómo otras compañías de IA expandieron gradualmente sus iniciativas de chips antes de lograr la independencia a gran escala de NVIDIA.

Dada la inversión sustancial requerida para el desarrollo de chips de IA, estimado en más de £ 500 millones para una sola iteración, Openai necesitará navegar cuidadosamente los riesgos financieros y técnicos asociados con su hoja de ruta de hardware.

Sin embargo, desarrollar un chip AI no es una hazaña pequeña, y puede ser un proceso costoso. Un solo tapón de un chip puede costar millones de libras, y el tiempo necesario para diseñar y probar un chip es significativo. Además, no hay garantía de éxito, y una sola falla de diseño puede ver un proyecto abandonado.

Los desafíos de la fabricación de chips ai

La fabricación de un chip AI es un proceso complejo de varias etapas que requiere ingeniería precisa y una validación extensa. La fase de diseño inicial implica una rigurosa simulación y creación de prototipos para garantizar que la arquitectura satisfaga las demandas de las cargas de trabajo de IA. Una vez grabado, el chip debe someterse a una validación de silicio para identificar y rectificar posibles defectos de diseño.

Dados los altos costos asociados con un solo tapón, el éxito de OpenAI dependerá de si su primera iteración funciona según lo previsto. Si el diseño inicial requiere revisiones sustanciales, la Compañía puede enfrentar retrasos extendidos y tensión financiera adicional. Esta es una razón clave por la cual los gigantes tecnológicos como Apple y Microsoft iteran en múltiples generaciones de chips antes de lograr la viabilidad de producción completa.

Además, Operai también debe considerar el ecosistema de software que rodea su hardware. El dominio de Nvidia no es solo el resultado de sus chips, sino también la robustez de su pila de software CUDA. Para que Operai compite de manera efectiva, deberá asegurarse de que su chip de IA personalizado se integre sin problemas con los marcos de aprendizaje automático existentes, minimizando las brechas de compatibilidad para los desarrolladores.

El futuro de los ICS personalizados en la IA

El empuje hacia el desarrollo de chips internos para la IA, como la ser Desarrollado por Open AI, señala una nueva era en la evolución del hardware especializado. Como se discutió anteriormente, los chips de uso general han demostrado ser inadecuado para manejar los complejos cálculos requeridos por los modelos de IA modernos (las primeras raíces de la aceleración de IA). Si bien las GPU han sido una solución valiosa para acelerar los cálculos de IA, no son optimizado específicamente Para estas tareas, lo que lleva a recursos desperdiciados y un rendimiento reducido. El desarrollo de silicio personalizado, específicamente diseñado para acelerar los cálculos de IA complejos de manera eficiente, representa un paso significativo en el avance de el campo.

Creando sus propias chips de IA, Empresas como Open AI puede adaptar el hardware para satisfacer sus necesidades específicasasegurando la máxima eficiencia y rendimiento. Este enfoque hiperpecializado permite la reducción de Recursos desperdiciados, que permiten el desarrollo de modelos de IA más sofisticados que pueden abordar tareas complejas. La capacidad de adaptarse Rápidamente al panorama en evolución del campo AI también se vuelve más factible con el hardware personalizado, ya que las actualizaciones y modificaciones se pueden hacer más fácil y rápidamente con el enfoque tradicional de confiar en el hardware de uso general.

Mientras el desarrollo de Chips de IA internos presenta numerosos beneficiostambién presenta nuevos desafíos que deben abordarse. Uno del Las principales preocupaciones son el potencial para la creación de cuellos de botella en el ciclo de desarrollo. A medida que la demanda de modelos IA más complejos y potentes continúa creciendo la necesidad de hardware aún más avanzado se hace evidente. Si el desarrollo y la fabricación de dicho hardware no pueden mantener el ritmo de la rápida evolución del paisaje de IA, puede surgir un nuevo cuello de botella, obstaculizando el progreso del campo.

Independientemente de tales desafíos, la introducción de Los chips personalizados de Open AI es un excelente ejemplo de cómo las empresas se están moviendo hacia soluciones de silicio personalizadas para IA. Al desarrollar su propio hardware, las empresas pueden adaptar sus diseños para cumplir las necesidades específicas de sus sistemas de IA, reduciendo la cantidad de desperdiciado recursos, y mejorar el rendimiento general. Además el desarrollo por OpenAi de es First AI Chip demuestra cómo la industria está cambiando hacia un enfoque más personalizado para el hardware de IA.