Разработчики больших языковых моделей утверждают, что чипы AMD способны приблизиться по быстродействию к NVIDIA
Нужно лишь усовершенствовать программное обеспечение.
Главным выгодоприобретателем бума технологий искусственного интеллекта принято считать компанию NVIDIA, на фондовом рынке это выражается тем, что её капитализация приблизилась к $1 трлн. Ускорители вычислений данной марки остаются в дефиците, цены на них достаточно высоки, что позволяет компании рассчитывать на хорошую динамику выручки в серверном сегменте даже в существующих непростых экономических условиях.
По данным исследования MosaicML, на которое ссылается Reuters, обновлённые программные библиотеки самой AMD и свежая версия PyTorch позволяют обучать большие языковые модели с использованием ускорителей AMD Instinct MI250 с уровнем быстродействия в 80% от NVIDIA A100. Это не самые современные ускорители обеих компаний, но такое сравнение хотя бы позволяет понять, что оптимизация программных средств позволяет добиться неплохих результатов с точки зрения быстродействия от решений AMD, тогда как стоят они значительно дешевле конкурирующих ускорителей NVIDIA.
Источник изображения: Reuters
AMD, которая заявила о своей непричастности к финансированию исследования MosaicML, выставившего её продукты в выгодном свете, пообещала продолжить сотрудничество с этим стартапом в сфере оптимизации программного обеспечения, которое может быть использовано для создания компаниями собственных систем искусственного интеллекта, не полагающихся на облачную инфраструктуру сторонних провайдеров.
