Метеоритный рост технологий GPU от NVIDIA для ускорения ИИ захватил внимание всего мира и, в то же время, породил устойчивые мифы. Эта статья разбирает 11 наиболее распространённых заблуждений о процессорах для ИИ.
Искусственный интеллект (ИИ) стремительно изменяет мир, и интеграция ускорителей и процессоров ИИ в приложения становится всё более распространённой. Тем не менее, существует множество мифов о том, что они из себя представляют, как работают, как могут улучшать приложения и где заканчивается реальность и начинается маркетинговый хайп.
1. GPU — лучшие процессоры для ИИ.
Хотя GPU сыграли ключевую роль в развитии ИИ и сегодня широко используются, утверждение, что они «лучшие» процессоры для ИИ, упрощает сложную картину аппаратного обеспечения.
GPU хорошо подходят для обучения крупных моделей, где необходима высокая пропускная способность, большая память и высокая точность для обработки огромных объёмов данных. Недостатки, такие как длительное время обработки (иногда месяцы), низкая эффективность (часто в однозначных процентах), высокое энергопотребление с ограничениями по охлаждению и значительные задержки — второстепенные, но реальные проблемы.
С развитием отрасли «лучший» определяется исходя из конкретного применения и задач. GPU были правильным выбором, пока не появились альтернативы.
2. Процессоры ИИ одинаково хороши для обучения и вывода.
Распространено мнение, что любой процессор, оптимизированный для ИИ, одинаково хорошо справляется с обучением и выводом. На самом деле, требования к вычислительной мощности, эффективности, памяти, задержкам, энергопотреблению и точности сильно различаются между этими этапами.
Процессор, оптимизированный для одной задачи, не гарантирует хорошую производительность для другой. Обучение требует точности и масштабируемости, вывод — скорости, эффективности и отзывчивости.
Попытка использовать один чип для всего приводит к низкой производительности и упущенным возможностям оптимизации. Лучшие системы разделяют задачи и оптимизируют их отдельно.
3. Процессоры ИИ нужны только для дата-центров.
В начале внедрения ИИ, когда модели требовали огромной пропускной способности, только облачные дата-центры имели достаточные ресурсы.
Сегодня, когда вывод ИИ стал повсеместным, процессоры ИИ внедряются в самых разных устройствах: от мобильных телефонов и граничных (edge) устройств до автомобилей и промышленных систем.
Процессоры ИИ теперь встроены в устройства вокруг нас, обеспечивая интеллектуальные взаимодействия, автономные решения и обработку данных в реальном времени там, где это необходимо.
4. Все процессоры ИИ можно использовать для общих задач.
Процессоры ИИ специализированы для конкретных задач, таких как операции с матрицами и тензорами. Общие вычисления, например запуск браузера, управление ОС или сжатие файлов, требуют сложного управления потоком и ветвлений.
Архитектуры процессоров ИИ обычно не поддерживают полный набор инструкций общего назначения (ISA) и не могут эффективно справляться с не-ИИ задачами. Они великолепны в своих специализированных функциях, но не заменяют универсальные CPU.
5. Больше TOPS = лучшая производительность.
TOPS (тераопераций в секунду) часто используется как маркетинговый показатель, но не отражает реальную производительность. Он измеряет теоретический максимум при идеальных условиях, не учитывая, насколько эффективно эти возможности используются в реальных задачах.
Высокий TOPS может быть достигнут за счёт низкой точности операций. Производительность зависит от архитектуры, оптимизации софта, скорости передачи данных и совместимости с моделью, а не только от числа операций.
6. Большие чипы с большим количеством ядер всегда работают лучше.
На первый взгляд, больше ядер — значит выше производительность. На практике увеличение площади кристалла и количества ядер даёт убывающую отдачу, а иногда даже ухудшает эффективность и удобство использования.
Производительность не масштабируется линейно с размером чипа. Важнее баланс архитектуры, оптимизация софта и соответствие задачам. Лучший чип — не самый большой, а наиболее сбалансированный.
7. FP32 — золотой стандарт вычислений ИИ.
Изначально для обучения и вывода в глубоких нейросетях использовался FP32. Сейчас ИИ чаще работает с низкой точностью: FP16, INT16, INT8.
Низкая точность может сохранять или даже превышать точность FP32 с помощью квантования и смешанной точности. FP32 больше не является «золотым стандартом». Современная тенденция смещается в сторону FP4 или других форматов.
8. Приоритет за разреженными вычислениями.
Разреженные вычисления (игнорирование нулевых элементов) экономят ресурсы, но эффективность зависит от структуры модели, данных и возможностей железа. Разреженность не всегда лучше плотного режима и является условной оптимизацией.
9. Достаточно эффективных скалярных вычислений.
Скалярные вычисления (по одному элементу) важны для управления, но не удовлетворяют требованиям современных ИИ нагрузок. Для ИИ нужны параллельные, векторные и матрично-ускоренные вычисления на специализированном железе.
10. Эффективность достигается только с помощью архитектуры chiplet.
Chiplet-дизайн даёт модульность, лучшую отдачу и распределение тепла, но настоящая эффективность требует новой аппаратно-программной архитектуры: инновационная память, динамически перенастраиваемые ядра и оптимизация софта для ИИ.
11. CUDA — эталонное ПО для процессоров ИИ.
Хотя CUDA NVIDIA стала стандартом для разработки ИИ, она не является универсальной. Существуют разные аппаратные архитектуры и программные экосистемы.
Будущее ИИ — многоплатформенное, открытое и гибкое, а не привязанное к одному SDK.