完备三个就绪,生成式AI的风向将转向何方?

2023-08-24 10:28:12  来源:

摘要:NVIDIA近日宣布与VMware扩展双方的战略合作伙伴关系,通过VMware Private AI Foundation with NVIDIA帮助数十万家使用 VMware 云基础架构的企业做好准备,迎接AI时代的到来。表面风平浪静的一频棋,但从算法、算力和数据结合的角度来看,却大有深意,生成式AI的应用风向或许会因此而大变。
关键词: 生成式AI
 NVIDIA近日宣布与VMware扩展双方的战略合作伙伴关系,通过VMware Private AI Foundation with NVIDIA帮助数十万家使用 VMware 云基础架构的企业做好准备,迎接AI时代的到来。表面风平浪静的一频棋,但从算法、算力和数据结合的角度来看,却大有深意,生成式AI的应用风向或许会因此而大变。

 

  算法就绪

  要让AI发挥作用,算法、数据和算力是一个也不能少。而要说到生成式AI算法这回事,还要回到大模型的历史,以及它可能的未来走向。

  传统的机器学习模型,如逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯等,规模较小,只能处理少量的数据。到了深度学习模型,可以包含数百万个参数,处理海量数据。而到了超大规模深度学习模型甚至可以达到百亿级别的参数,需要使用超级计算机进行训练。更为重要的是,大模型不仅是应用训练的数据量更大,还兼具三个特点:规模大,需达到百亿参数级别;涌现性,能够产生预料之外的新能力;通用性,不限于专门问题或者领域。

  或者我们可以看一下计算机早期的发展,当时要应用电脑,必备带空调的机房,工作人员还要换拖鞋才能进机房。而到了现在,一台智能手机的运算能力就超过了当时的计算机。更为重要的是,现在的智能手机拥有更多通用性和新能力,它已经实实在在地改变了我们的生活。

  因此,大模型未来会成为我们离不开的助手和工具,它还会激发各行各业进一步加快原创,强化对未知、真知和真相的探索,促进人类加强创新。当“双智协同”成为新的业务形态之后,企业的业务、组织架构都会因此而转型。

  大模型未来还可能进入模型量子化阶段,产生更复杂的大型神经网络模型,同时大模型的可解释性将会得到增强,这些都使得大模型的跨模态应用将会更加广泛。根据麦肯锡的预测,生成式 AI 每年可为全球经济带来多达 4.4 万亿美元的增长。

  但另一方面,大模型也存在一些缺点,比如训练和推理时间较长,因为模型规模较大,造成存储成本较高,还需要更高的计算能力。归纳起来就一句话,大模型在算力和训练数据方面,出问题了。这个时候,就需要引入算力就绪和数据就绪。

  算力就绪

  有消息表明,包括戴尔科技、慧与和联想,将于年底前推出搭载 NVIDIA L40S 的服务器,以加速推进企业级 AI 的发展。NVIDIA近年来在增加AI算力方面下足了功夫,现在NVIDIA AI 就绪型服务器的推出,将为企业大幅提升生成式 AI 性能。

 

  NVIDIA AI 就绪型服务器将采用 NVIDIA L40S GPU、NVIDIA BlueField-3 DPU 和 NVIDIA AI Enterprise 软件,使企业能够微调生成式 AI 基础模型并部署生成式 AI 应用,更为重要的是,这些服务器还提供由 NVIDIA 加速的基础设施和软件,以支持 VMware Private AI Foundation with NVIDIA。

  当前,全球头部AI模型训练算力需求已经达到了每3-4个月翻一番,即平均每年算力增长幅度达到惊人的10倍。这也意味着在目前大模型发展如火如荼的态势下,训练算力需求有望扩张到原来的10到100倍。在这方面,NVIDIA L40S确实带来了好消息。

  ChatGPT成功的背后是上万颗NVIDIA A100,而相较于 NVIDIA A100 GPU,NVIDIA L40S 可将智能聊天机器人、助手、搜索和摘要等生成式 AI 应用中的生成式 AI 推理性能提高 1.2倍。

  性能提升还不止于此,通过集成NVIDIA BlueField DPU,可加速、卸载和隔离巨大计算工作负载,其中包含虚拟化、网络、存储、安全,以及其他云原生 AI 服务,以进一步提高速度。数据传输速度同样重要,NVIDIA ConnectX-7 智能网卡能提供先进的硬件卸载和超低延迟,可为数据密集型生成式 AI 工作负载提供同类领先的可扩展性能。

  这样,距离算力就绪又近了一大步。

  数据就绪

  当前,越来越多的用户将数据的存储和处理都放在云间,因此AI与云计算因为数据的关系而结合得越发紧密。VMware 首席执行官 Raghu Raghuram 表示:“生成式 AI 与多云可谓珠联璧合。客户的数据无处不在,遍布其数据中心、边缘、云等多处。我们将与 NVIDIA 一同助力企业放心地在数据附近运行生成式 AI 工作负载,并解决其在企业数据隐私、安全和控制方面的问题。”

  事实上,通过VMware Private AI Foundation with NVIDIA,算力就绪和数据就绪已经结合了起来。该平台计划提供的各种集成式 AI 工具,将帮助企业经济高效地运行使用其私有数据训练而成的成熟模型。这一建立在 VMware Cloud Foundation 和 NVIDIA AI Enterprise 软件上的平台预计将在隐私、选择、性能、成本、存储、网络、部署时间和数据中心规模等方面帮助用户确立优势。

  该平台将采用的 NVIDIA NeMo 是 NVIDIA AI Enterprise(NVIDIA AI 平台的操作系统)中包含的端到端云原生框架,可助力企业在几乎任何地点构建、自定义和部署生成式 AI 模型。NeMo 集自定义框架、护栏工具包、数据整理工具和预训练模型于一身,使企业能够以一种简单、经济且快速的方式来采用生成式 AI。

  为将生成式 AI 部署到生产中,NeMo 使用 TensorRT for Large Language Models(TRT-LLM),以加速并优化 NVIDIA GPU 上最新 LLM 的推理性能。通过 NeMo,VMware Private AI Foundation with NVIDIA 将使企业能够导入自己的数据,并在 VMware 混合云基础架构上构建和运行自定义生成式 AI 模型。

  当大模型训练因为越来越多的巨头公司参与而在一日千里进步之后,云计算作为AI的底座,将算力就绪和数据就绪结合在一起,必然会因为算法、数据和算力的就绪,而让生成式AI的应用进入到一个新的阶段。NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋对此表示:“世界各地的企业都在竞相将生成式 AI 整合到自身业务中。通过与 VMware 扩大合作,我们将能够为金融服务、医疗、制造等领域的数十万家客户提供其所需的全栈式软件和计算,使其能够使用基于自身数据定制的应用,充分挖掘生成式 AI 的潜力。”


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责编:zhanghy

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