Европа хочет, чтобы стартапы создавали искусственный интеллект с помощью суперкомпьютеров

яЭТО НЕ только технологические фирмы, которые борются за ИИ пирог. Страны тоже хотят получить больший кусок. Как и в случае с компаниями, национальная прибыль распределяется неравномерно. Если Америка — это крупная технологическая компания, то Европа больше похожа на стартап на ранней стадии. Тогда как Америка может похвастаться множеством вычислительных кластеров, насчитывающих более 20 000 топовых ИИ чипов, в Европе предприятие на 1000 процессоров считается большим. Евросоюз надеется дать свой ИИ стартапов, используя растущий парк суперкомпьютеров. Эта идея была одной из тем Евровысокопроизводительные вычисления Саммит, который собрал европейских экспертов по суперкомпьютерам в Антверпене 18-21 марта. Собрание привлекло меньше внимания, чем сопутствующий «Вудсток ИИ», организованный в Силиконовой долине Нвидианеудержимый создатель ИИ чипсы. Но для Европы ИИ амбиций, встреча в Бельгии может сыграть важную роль.

После отставания от Америки и Китая в области суперкомпьютеров в 2018 г. Евросоюз запустил евровысокопроизводительные вычисления, общеблоковый проект по расширению возможностей обработки чисел. В период с 2018 по 2027 год компания собирается потратить почти 8 миллиардов евро (8,7 миллиарда долларов) на дюжину или около того новых суперкомпьютеров. Из девяти уже построенных три входят в десятку самых мощных машин мира. Они увеличили долю Европы в мировых суперкомпьютерных мощностях с 15% в 2020 году до 22%. В сентябре Урсула фон дер Ляйен, президент Европейской комиссии, заявила, что это преимущество будет предоставлено европейским странам. ИИ стартапы бесплатно.

Раньше суперкомпьютеры были прерогативой ученых, моделировавших сложные вещи, такие как климат или химические реакции. Типичная машина представляла собой совокупность десятков тысяч центральных процессоров общего назначения (Процессорs) аналогичны тем, которые питают персональные компьютеры, но усовершенствованы и подключены через сверхбыстрые сети. В настоящее время некоторые суперкомпьютеры также содержат тысячи графических процессоров (графический процессорс). Эти специализированные чипы, в производстве которых доминирует Nvidia, изначально были разработаны с учетом видеоигр. По математической случайности они также оказываются именно тем, что нужно для построения ИИ модели.

ИИ фирмы регулярно тратят большую часть денег, полученных от венчурных капиталистов, на покупку таких процессоров или аренду их у поставщиков облачных вычислений. А американским стартапам с их более глубокими карманами легче, чем европейским, обеспечить необходимые вычислительные ресурсы. Евросоюз хочет евровысокопроизводительные вычислениямашины, которые помогут выровнять правила игры. Планируется оснастить их дополнительными графический процессорс. И оно намерено построить центры обработки данных рядом с суперкомпьютерами, что позволит компаниям использовать свои вычислительные мощности.

Один из первых таких»ИИ заводы», как Евросоюз называет их, скорее всего, появится в Юлихе, городе на западе Германии. В близлежащем исследовательском центре, где Германия когда-то испытывала ядерные реакторы, уже установлены два мощных суперкомпьютера. Если все пойдет хорошо, этой осенью будет добавлена ​​машина стоимостью 500 миллионов евро, которая станет самой быстрой в Европе. Частично благодаря почти 24 000 продвинутым Nvidia графический процессорс, он сможет выполнять умопомрачительный миллиард вычислений каждую миллиардную долю секунды. Общая сумма графический процессор мощность в Юлихе сравнима с тем, что OpenИИведущий американский ИИ стартап, использовался для обучения GPT-4, лучшая модель на данный момент. Для европейского стартапа это настоящая сила.

Может ли этот подход работать в масштабе? Томасу Липперту, возглавляющему центр в Юлихе, повезло, заказав Nvidia графический процессорпару лет назад, до того, как спрос на них (и их цена) резко возрос. Коллегам г-на Липперта из других суперкомпьютеров теперь, возможно, будет сложнее заполучить такие чипы. Альтернативы Nvidia существуют, но большинство производителей моделей предпочитают работать с популярной программной платформой компании. Силос ИИфинской фирме, пришлось разработать большой объем кода, прежде чем она смогла обучить своих ИИ на Lumi, суперкомпьютере в Финляндии, работающем на графический процессорs из АМД, главный конкурент Nvidia. Более того, ЕвросоюзУсилия России по поддержке местного производства чипов потребуются годы, чтобы материализоваться.

Даже если евровысокопроизводительные вычисления сможет каким-то образом обеспечить необходимое оборудование, остаются и другие проблемы. Суперкомпьютеры «чужды» машинному обучению «Учёные привыкли к серверам центров обработки данных», — говорит Андерс Дам Йенсен, возглавляющий Еврокомиссию.высокопроизводительные вычисления. Хотя каждый ИИ «Фабрика» призвана включать ресурсы, которые помогут фирмам адаптировать свои проекты для суперкомпьютеров, самых многообещающих в Европе. ИИ фирмы могут предпочесть избежать хлопот.

И если в коммерческом облаке получение вычислительной мощности во многом зависит от денег, то свободный доступ к европейским суперкомпьютерам подлежит экспертной оценке, а это означает, что победителей выбирает комитет (учёные, например, не слишком рады делиться машины со стартапами). Это также предполагает обязательство обнародовать результаты работы пользователей, чему, вероятно, откажутся многие коммерческие предприятия. Возможно, именно поэтому Mistral, популярный французский производитель моделей, использовал итальянский суперкомпьютер для некоторых экспериментов, но на самом деле обучил свою последнюю модель с помощью CoreWeave, американского поставщика облачных услуг. графический процессор власть. ■

Чтобы быть в курсе самых важных новостей в сфере бизнеса и технологий, подпишитесь на Нижняя границанаш еженедельный информационный бюллетень только для подписчиков.