ຜະລິດຕະພັນການບໍລິການປັນຍາປະດິດແບບສ້າງສັນເຊັ່ນ ChatGPT ແລະ Midjourney ກຳລັງດຶງດູດຄວາມສົນໃຈຂອງຕະຫຼາດ. ພາຍໃຕ້ສະພາບການດັ່ງກ່າວ, ສະມາຄົມອຸດສາຫະກຳປັນຍາປະດິດເກົາຫຼີ (KAIIA) ໄດ້ຈັດງານ 'Gen-AI Summit 2023' ທີ່ COEX ໃນ Samseong-dong, ເຊອຸນ. ງານສອງມື້ດັ່ງກ່າວມີຈຸດປະສົງເພື່ອສົ່ງເສີມ ແລະ ພັດທະນາການພັດທະນາປັນຍາປະດິດແບບສ້າງສັນ (AI), ເຊິ່ງກຳລັງຂະຫຍາຍຕະຫຼາດທັງໝົດ.
ໃນມື້ທຳອິດ, ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄຳປາໄສຫຼັກໂດຍ Jin Junhe, ຫົວໜ້າພະແນກທຸລະກິດການລວມປັນຍາປະດິດ, ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຊີຂະໜາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ Microsoft, Google ແລະ AWS ທີ່ພັດທະນາ ແລະ ໃຫ້ບໍລິການ ChatGPT ຢ່າງຫ້າວຫັນ, ພ້ອມທັງອຸດສາຫະກຳ fabless ທີ່ພັດທະນາເຄິ່ງຕົວນຳປັນຍາປະດິດໄດ້ເຂົ້າຮ່ວມ ແລະ ນຳສະເໜີທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ລວມທັງ “ການປ່ຽນແປງ NLP ທີ່ນຳມາໂດຍ ChatGPT” ໂດຍ Yoo Seung-jae, CEO ຂອງ Persona AI, ແລະ “ການສ້າງຊິບອະນຸມານ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ, ມີປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານ ແລະ ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ສຳລັບ ChatGPT” ໂດຍ Baek Jun-ho, CEO ຂອງ Furiosa AI.
ທ່ານ Jin Junhe ກ່າວວ່າ ໃນປີ 2023, ປີແຫ່ງສົງຄາມປັນຍາປະດິດ, ປລັກ ChatGPT ຈະເຂົ້າສູ່ຕະຫຼາດເປັນກົດລະບຽບເກມໃໝ່ສຳລັບການແຂ່ງຂັນແບບຈຳລອງພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ລະຫວ່າງ Google ແລະ MS. ໃນກໍລະນີນີ້, ລາວຄາດຄະເນໂອກາດໃນເຄິ່ງຕົວນຳ AI ແລະ ຕົວເລັ່ງທີ່ຮອງຮັບແບບຈຳລອງ AI.
Furiosa AI ເປັນບໍລິສັດ fabless ທີ່ຜະລິດເຄິ່ງຕົວນຳ AI ໃນເກົາຫຼີ. ຊີອີໂອຂອງ Furiosa AI, Baek, ຜູ້ທີ່ກຳລັງເຮັດວຽກຢ່າງໜັກເພື່ອພັດທະນາເຄິ່ງຕົວນຳ AI ທົ່ວໄປເພື່ອໃຫ້ທັນ Nvidia, ເຊິ່ງຄອບຄອງຕະຫຼາດສ່ວນໃຫຍ່ຂອງໂລກໃນ AI ລະດັບ hyperscale, ໝັ້ນໃຈວ່າ "ຄວາມຕ້ອງການຊິບໃນຂົງເຂດ AI ຈະເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນອະນາຄົດ"
ຍ້ອນວ່າການບໍລິການ AI ມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ພວກມັນຈຶ່ງຕ້ອງປະເຊີນກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້. ຜະລິດຕະພັນ GPU A100 ແລະ H100 ໃນປະຈຸບັນຂອງ Nvidia ມີປະສິດທິພາບສູງ ແລະ ພະລັງງານການປະມວນຜົນທີ່ຕ້ອງການສຳລັບການປະມວນຜົນປັນຍາປະດິດ, ແຕ່ຍ້ອນການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງໝົດ, ເຊັ່ນ: ການໃຊ້ພະລັງງານສູງ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການນຳໃຊ້, ແມ່ນແຕ່ວິສາຫະກິດຂະໜາດໃຫຍ່ພິເສດກໍ່ລະມັດລະວັງໃນການປ່ຽນໄປໃຊ້ຜະລິດຕະພັນລຸ້ນຕໍ່ໄປ. ອັດຕາສ່ວນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ຜົນປະໂຫຍດສະແດງຄວາມກັງວົນ.
ໃນເລື່ອງນີ້, Baek ໄດ້ຄາດຄະເນທິດທາງຂອງການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີ, ໂດຍກ່າວວ່ານອກເໜືອໄປຈາກບໍລິສັດທີ່ນຳໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂປັນຍາປະດິດຫຼາຍຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ຄວາມຕ້ອງການຂອງຕະຫຼາດຈະເປັນການເພີ່ມປະສິດທິພາບ ແລະ ປະສິດທິພາບພາຍໃນລະບົບສະເພາະ, ເຊັ່ນ "ການປະຫຍັດພະລັງງານ".
ນອກຈາກນັ້ນ, ທ່ານຍັງໄດ້ເນັ້ນໜັກວ່າຈຸດແຜ່ຂະຫຍາຍຂອງການພັດທະນາເຄິ່ງຕົວນຳປັນຍາປະດິດໃນປະເທດຈີນແມ່ນ 'ການໃຊ້ງານ', ແລະກ່າວວ່າວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາການສະໜັບສະໜູນສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາ ແລະ 'ຄວາມສາມາດໃນການຂຽນໂປຣແກຣມ' ຈະເປັນກຸນແຈສຳຄັນ.
Nvidia ໄດ້ສ້າງ CUDA ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງລະບົບນິເວດການສະໜັບສະໜູນຂອງຕົນ, ແລະຮັບປະກັນວ່າຊຸມຊົນພັດທະນາສະໜັບສະໜູນຂອບການເຮັດວຽກທີ່ເປັນຕົວແທນສຳລັບການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງເຊັ່ນ TensorFlow ແລະ Pytoch ກຳລັງກາຍເປັນຍຸດທະສາດການຢູ່ລອດທີ່ສຳຄັນສຳລັບການຜະລິດ.
ເວລາໂພສ: ພຶດສະພາ-29-2023
