“อุตสาหกรรมเทคโนโลยีจะก้าวไปสู่การลดการพึ่งพา GPU ในปี 2024” Greg Osuri ซีอีโอของ Akash Network กล่าว
ในบทสรุป
Greg Osuri ซีอีโอของ Overclock Labs และ Akash Network ยืนยันว่าการนำ GPU ที่น้อยกว่ามาใช้จะปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีในปี 2024 และปลดล็อกเอฟเฟกต์ระลอกคลื่น
เนื่องจากผู้เล่นรายใหญ่ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยียังคงครองตลาดอยู่ด้วย GPU อันทรงพลังการเปลี่ยนแปลงที่โดดเด่นไปสู่น้อยลง ชิปอันทรงพลัง คาดว่าจะเกิดขึ้นในปี พ.ศ. 2024 ความเคลื่อนไหวดังกล่าวซึ่งได้รับแรงหนุนจากความจำเป็นในทางเลือกอื่น คาดว่าจะปรับภูมิทัศน์ใหม่ ส่งผลให้บริษัทขนาดเล็กและสตาร์ทอัพสามารถมีส่วนร่วมอย่างมีนัยสำคัญต่อการดำเนินงานที่กำลังดำเนินอยู่ เอไอบูม.
ความต้องการการประมวลผลประสิทธิภาพสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ นั้นเกินขีดความสามารถของผู้ให้บริการแบบดั้งเดิม เช่น AWS, ไมโครซอฟต์ อาซัวร์ และ Google Cloud. องค์กรขนาดเล็กพบว่าการซื้อและจองทรัพยากรประสิทธิภาพสูงเหล่านี้เป็นเรื่องยาก ส่งผลให้เกิดความสนใจในเครือข่ายแบบกระจายและไม่ได้รับอนุญาตเพิ่มมากขึ้น
ในการสนทนาด้วย Metaverse Post — Greg Osuri ซีอีโอของ Overclock Labs และ เครือข่าย Akashซึ่งให้ความกระจ่างเกี่ยวกับปัจจัยขับเคลื่อนและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นเบื้องหลังเทรนด์การเปลี่ยนแปลงนี้
แพลตฟอร์มคลาวด์แบบกระจายอำนาจ Akash Network ได้ประกาศการอัปเกรดครั้งสำคัญสู่คลาวด์ด้วย Mainnet 8 การอัปเกรดใหม่นำเสนอการปรับปรุงที่สำคัญซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดความซับซ้อน การเข้าถึง GPU และยกระดับประสบการณ์การใช้งาน
Greg Osuri ระบุว่าการเพิ่มประสิทธิภาพข้อกำหนดชุดข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญในการรองรับ GPU ที่น้อยกว่า
การปรับตัวระดับต่ำ (LoRA) กลายเป็นเทคนิคสำคัญในการเปลี่ยนแปลงนี้ การปรับเปลี่ยนเชิงกลยุทธ์นี้มุ่งเน้นไปที่น้ำหนักที่สำคัญ ลดจำนวนพารามิเตอร์ที่จำเป็น และรักษาความรู้เดิมที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าในแบบจำลอง
“ผู้ที่มองหาทางเลือกอื่นท่ามกลางการบีบตัวของ GPU จะสร้างความก้าวหน้าโดยใช้ข้อกำหนดชุดข้อมูลที่เข้มข้นน้อยลง การใช้เทคนิคที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น Low-Rank Adaptation (LoRA) เพื่อฝึกฝนโมเดลภาษา และกระจายปริมาณงานในลักษณะคู่ขนาน” Greg Osuri จาก Akash Network กล่าว Metaverse Post. “สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการปรับใช้คลัสเตอร์ของชิประดับต่ำกว่าเพื่อทำงานให้สำเร็จเทียบเท่ากับ A100 จำนวนน้อยกว่าและ H100ส. ยุคใหม่ของการประมวลผลแบบคลาวด์จะเกิดขึ้น ซึ่งเป็นยุคที่การกระจายอำนาจออกไปและไม่ได้อยู่ในมือของคนเพียงไม่กี่คนเท่านั้น”
เขากล่าวว่าการขนานปริมาณงานผ่านกลุ่มชิปที่น้อยกว่าเป็นอีกกลยุทธ์หนึ่ง เมื่อเปรียบเทียบกับการใช้งาน GPU แบบเดิม คลัสเตอร์นำเสนอความสามารถในการขยายขนาด ความคุ้มค่า และความสามารถในการกระจายเวิร์กโหลดได้ดีกว่า อย่างไรก็ตาม ความท้าทาย ได้แก่ เวลาแฝงในการถ่ายโอนข้อมูล ปัญหาการซิงโครไนซ์ ขีดจำกัดความสามารถในการขยาย และค่าใช้จ่ายในการสื่อสาร
“ยิ่งข้อมูลมีขนาดใหญ่ ค่าใช้จ่ายในการสื่อสารระหว่างเครื่องที่ไม่ได้จัดวางก็จะมีราคาแพงและยากขึ้น ดังนั้นวิธีการ/เทคนิคที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอาจจำเป็นในการเอาชนะอุปสรรคในการสื่อสารที่มีราคาแพงและท้าทาย จำเป็นต้องมีการผสมผสานระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เพื่อการใช้งานที่ประสบความสำเร็จ” Greg Osuri กล่าว
การเพิ่มขึ้นของเครือข่ายแบบกระจายและไม่ได้รับอนุญาตกำลังเกิดขึ้นในฐานะตัวขับเคลื่อนที่สำคัญ ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถควบคุมศักยภาพของ GPU ที่น้อยลง และเพิ่มการใช้งานชิปโดยรวม
“เพื่อให้บรรลุการปรับให้เหมาะสม องค์กรควรพิจารณาขนาดแบตช์ที่เล็กลงซึ่งต้องใช้หน่วยความจำ GPU น้อยลง ฝึกฝนกับชุดย่อยของข้อมูลเพื่อแก้ไขจุดบกพร่อง ใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าเนื่องจากพวกเขาต้องการทรัพยากรในการคำนวณน้อยลง และกระจายการฝึกอบรมไปยัง GPU หลายตัว” Greg Osuri อธิบาย “สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทขนาดเล็กและสตาร์ทอัพสามารถสร้างสรรค์นวัตกรรมและมีส่วนร่วมอย่างแท้จริงต่อการเติบโตของ AI โดยไม่ต้องพึ่ง GPU ที่ทรงพลังที่สุดอย่างสมบูรณ์”
เครือข่ายแบบกระจายสามารถเสริมภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีได้
Greg Osuri จาก Akash Network มองเห็นว่าการรองรับ GPU ที่น้อยกว่าจะส่งเสริมสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและการแข่งขันมากขึ้น โดยบรรเทาความกังวลที่เกี่ยวข้องกับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีที่ครอบงำ ภูมิทัศน์เอไอ. เขากล่าวว่าแนวทางนี้เป็นโซลูชันที่คุ้มค่าและคำนึงถึงนักพัฒนาเป็นอันดับแรกในการเข้าถึง GPU ที่หลากหลาย ช่วยให้ผู้เล่นรายเล็กสามารถแข่งขันได้อย่างเท่าเทียมกัน
“โซลูชันที่เป็นนวัตกรรมและกระจายอำนาจยังคงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยตอบสนองต่อความต้องการที่เพิ่มขึ้น รับรองการเข้าถึง GPU ที่เท่าเทียมกัน และส่งเสริมนวัตกรรมในการประมวลผลแบบคลาวด์และการฝึกอบรมโมเดล AI ด้วยการให้สิทธิ์ในการเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผล รวมถึง Nvidia A100 และ H100 จากผู้ให้บริการหลายราย ตั้งแต่อิสระไปจนถึงระดับไฮเปอร์สเกล แพลตฟอร์มการประมวลผลเหล่านี้จึงอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมือนใครในการลดความไร้ประสิทธิภาพ” เขากล่าว
บริษัทขนาดเล็กและบริษัทสตาร์ทอัพคาดว่าจะใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงไปสู่ GPU ที่น้อยลง เพื่อมีส่วนร่วมอย่างมีความหมายต่อ โดเมนเอไอ. ตัวอย่าง เช่น การใช้คลัสเตอร์ Nvidia A32 จำนวน 100 ตัวของ Thumper.ai เน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพของพลังการประมวลผลที่ไม่ค่อยได้ใช้งานเพื่อให้อัตราการปรับใช้เร็วขึ้น
“ด้วยการนำเสนอแนวทางที่คุ้มค่าและคำนึงถึงนักพัฒนาเป็นอันดับแรกในการเข้าถึง GPU ที่หลากหลาย ตั้งแต่ชิปดาต้าเซ็นเตอร์ประสิทธิภาพสูงไปจนถึงรุ่นผู้บริโภค ผู้เล่นรายเล็กจะสามารถเข้าถึงคอมพิวเตอร์เดียวกันกับบริษัทที่จัดตั้งขึ้นแล้วซึ่งมีความยืดหยุ่นในการปฏิบัติงาน ค่าใช้จ่าย” Greg Osuri กล่าวเสริม
เมื่อพิจารณาถึงผลกระทบที่กว้างขึ้น คุณ Osuri คาดการณ์ถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ที่อาจเกิดขึ้นในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี การเปลี่ยนไปใช้ GPU ที่ทรงพลังน้อยลงและการประมวลผลแบบกระจายอำนาจอาจนำไปสู่การพัฒนาแอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานใหม่ๆ ซึ่งขยายขอบเขตไปไกลกว่า AI ไปสู่โดเมนทางเทคโนโลยีอื่นๆ
“ความยืดหยุ่นโดยธรรมชาติของเครือข่ายแบบกระจายสามารถช่วยให้นักพัฒนาอิสระและนักวิจัยสามารถทดลองใช้แอปพลิเคชันใหม่ทั้งหมด และปลดล็อกวิธีใหม่ในการพัฒนาสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชันแบบเปิดที่รุนแรง” Greg Osuri จาก Akash Network กล่าว Metaverse Post. “ผลกระทบระลอกคลื่นนี้อาจนำไปสู่การพัฒนาแอปพลิเคชันและบริการที่มีการกระจายอำนาจมากขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ การแบ่งปันทรัพยากรและความรู้ด้านคอมพิวเตอร์ที่กว้างขึ้น การ “กลับมา” ของ การเข้ารหัสลับ และ blockchainและการบูรณาการกับเทคโนโลยีที่มีอยู่”
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
Victor เป็นบรรณาธิการ/นักเขียนด้านการจัดการด้านเทคโนโลยีที่ Metaverse Post และครอบคลุมถึงปัญญาประดิษฐ์ คริปโต วิทยาศาสตร์ข้อมูล เมตาเวิร์ส และความปลอดภัยทางไซเบอร์ภายในขอบเขตองค์กร เขามีประสบการณ์ด้านสื่อและ AI มาครึ่งทศวรรษในสื่อชื่อดัง เช่น VentureBeat, DatatechVibe และ Analytics India Magazine ในฐานะที่ปรึกษาด้านสื่อในมหาวิทยาลัยที่มีชื่อเสียง รวมถึง Oxford และ USC และสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ Victor มีความมุ่งมั่นอย่างยิ่งที่จะติดตามแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ เขาเสนอเรื่องราวล่าสุดและลึกซึ้งที่สุดแก่ผู้อ่านจากเทคโนโลยีและ Web3 ภูมิประเทศ
บทความอื่น ๆ
Victor เป็นบรรณาธิการ/นักเขียนด้านการจัดการด้านเทคโนโลยีที่ Metaverse Post และครอบคลุมถึงปัญญาประดิษฐ์ คริปโต วิทยาศาสตร์ข้อมูล เมตาเวิร์ส และความปลอดภัยทางไซเบอร์ภายในขอบเขตองค์กร เขามีประสบการณ์ด้านสื่อและ AI มาครึ่งทศวรรษในสื่อชื่อดัง เช่น VentureBeat, DatatechVibe และ Analytics India Magazine ในฐานะที่ปรึกษาด้านสื่อในมหาวิทยาลัยที่มีชื่อเสียง รวมถึง Oxford และ USC และสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ Victor มีความมุ่งมั่นอย่างยิ่งที่จะติดตามแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ เขาเสนอเรื่องราวล่าสุดและลึกซึ้งที่สุดแก่ผู้อ่านจากเทคโนโลยีและ Web3 ภูมิประเทศ
