Le rapport de référence sur la formation de MLPerf révèle que Nvidia, Intel et Google Racing dominent l'IA générative
En bref
Le récent rapport de référence MLPerf Training 3.1 a fourni un bref aperçu de la concurrence intense en matière d'IA entre Nvidia, Intel et Google.
Le domaine de l’intelligence artificielle (IA) connaît un bouleversement sismique, et des acteurs majeurs tels que Nvidia, Intel et Google se battent pour être à l’avant-garde de cette révolution.
La récente Références de la formation MLPerf 3.1 ont fourni un bref aperçu de la concurrence intense entre ces géants de la technologie, mettant en évidence des gains sans précédent dans la formation sur les grands modèles linguistiques (LLM).
Au premier trimestre 2023, Nvidia, Intel et Google ont dévoilé leurs systèmes de réseaux neuronaux d'IA pour les tâches d'apprentissage en profondeur. À la fin de l'année, le rapport montre que les entreprises ont administré des tests pour démontrer leurs niveaux de réussite.
Les références MLPerf sont récemment devenues un champ de bataille pour démontrer les progrès de la formation LLM. Auparavant dominé par Prédictions de la loi de Moore, l’industrie de l’IA fait désormais évoluer le matériel et les logiciels à un rythme qui dépasse les projections traditionnelles.
Un certain nombre d'experts affirment que la loi de Moore est en train de s'effondrer peu à peu, de sorte que les nouvelles découvertes de Nvidia, Intel et Google devraient s'avérer utiles.
La domination du supercalculateur EOS de Nvidia
Nvidia, incontournable dans le paysage de l'IA, a récemment dévoilé son supercalculateur EOS, une merveille technologique avec 10,752 XNUMX GPU connectés via Nvidia Quantum-2 InfiniBand. Dans les benchmarks MLPerf Training 3.1, Nvidia a réalisé une amélioration stupéfiante de 2.8 fois la vitesse de formation LLM pour son GPT-3 modèle depuis juin.
Les tâches comprenaient le résumé, la traduction, la classification et la génération de nouveaux contenus tels que du code informatique, des textes marketing, de la poésie et bien plus encore.
Les spécifications époustouflantes du système EOS, notamment plus de 40 exaflops de calcul d'IA, soulignent l'engagement de Nvidia à repousser les limites de l'IA.
La percée de l'accélérateur Gaudi 2 d'Intel
Intel a fait des progrès significatifs avec son Accélérateur Habana Gaudi 2, exploitant une combinaison de techniques, notamment l'utilisation de types de données à virgule flottante (FP8) 8 bits.
Les résultats parlent d'eux-mêmes, avec une amélioration remarquable des performances de vitesse d'entraînement de 103 % par rapport aux références MLPerf de juin. L'accent stratégique d'Intel sur les indicateurs prix-performance le positionne comme un concurrent redoutable dans le paysage de la formation en IA.
"Nous prévoyions un gain de 90 pour cent en passant au FP8", a déclaré Eitan Medina, directeur des opérations chez Habana Labs d'Intel. « Nous avons livré plus que ce qui avait été promis : une réduction de 103 % du temps de formation pour un cluster de 384 accélérateurs. »
Cloud TPU v5e et capacités d'évolutivité de Google
De même, Google avec son Cloud TPU v5e, a participé au concours en démontrant ses capacités d'évolutivité. Utilisant FP8 pour des performances de formation optimales, Google a mis en avant sa technologie de mise à l'échelle multislice, permettant une mise à l'échelle impressionnante jusqu'à 1,024 4,096 nœuds avec 5 XNUMX puces TPU vXNUMXe.
L'engagement de Google en faveur d'une mise à l'échelle efficace le positionne actuellement comme un acteur clé dans la course à la domination de l'IA, puisque l'entreprise ne cesse d'optimiser ses logiciels.
La concurrence intense entre Nvidia, Intel et Google dans le domaine de la formation en IA remodèle l'avenir de l'intelligence artificielle. En repoussant les limites de la formation LLM, ces géants de la technologie dépassent non seulement les prévisions de la loi de Moore, mais propulsent également l'industrie vers des territoires inexplorés.
Les résultats de ce concours influenceront sans aucun doute la trajectoire du développement de l’IA et ouvriront la voie à des avancées transformatrices dans le domaine.
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A propos de l'auteur
Anya est une rédactrice informatique chevronnée passionnée par l'exploration de sujets de pointe dans l'industrie technologique, notamment l'IA générative, Web3 la gamification et les grands modèles de langage (LLM). Détentrice d’un diplôme en interprétation, elle possède un mélange unique d’expertise linguistique et de sens technique. Son esprit curieux et sa vaste expérience lui permettent de naviguer dans le paysage en constante évolution de l’innovation technologique. Anya se consacre à découvrir des idées et des tendances dans divers segments linguistiques d'Internet, apportant une perspective visionnaire à son travail. À travers ses articles, elle vise à combler le fossé entre les concepts informatiques complexes et un public mondial, en rendant la technologie accessible et engageante pour les lecteurs du monde entier.
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