Databricks-ის AI-ის ყოფილი ხელმძღვანელი ხელოვნური ინტელექტის ენერგომოხმარების 1000-ჯერ შემცირებას გეგმავს

ხელოვნური ინტელექტის სფეროში მომავლის ტექნოლოგიების ძიებამ არაერთი ამბიციური პროექტის დაფინანსება განაპირობა, თუმცა ერთი კონკრეტული კომპანია ამ შესაძლებლობას გამოთვლითი არქიტექტურის სრულიად ახალი საფუძვლებიდან შესაქმნელად იყენებს. კომპანია Unconventional AI, რომელსაც Databricks-ის ხელოვნური ინტელექტის მიმართულების ყოფილი ხელმძღვანელი, ნავინ რაო უდგას სათავეში, მიზნად ისახავს ინფერენსის (inference) პროცესის ენერგოეფექტურობის რადიკალურ გაზრდას.

კომპანიის მთავარ ტექნოლოგიურ უპირატესობას ოსცილატორებზე დაფუძნებული კომპიუტერული არქიტექტურა წარმოადგენს. ხუთშაბათს კომპანიამ წარადგინა თავისი პირველი AI მოდელი — Un-0. ეს არის გამოსახულების გენერირების სისტემა, რომელიც პირველად აჩვენებს, თუ როგორ შეუძლია კომპანიის ტექნოლოგიას ტრადიციული ხელოვნური ინტელექტის სისტემების რეპლიკაცია.

თანდართულ კვლევით ნაშრომში გუნდი დეტალურად აღწერს, თუ როგორ ააგეს სრულად ფუნქციონალური გამოსახულების გენერირების მოდელი ახალი არქიტექტურის პროგრამული სიმულაციის გამოყენებით. აღსანიშნავია, რომ ეს მოდელი ისევე ეფექტურად მუშაობს, როგორც თანამედროვე დიფუზიური მოდელები. ნავინ რაომ TechCrunch-თან ინტერვიუში აღნიშნა, რომ ეს არის „ახალი ტიპის კომპიუტერის 'hello world'“ და მომავალი წლის განმავლობაში ამ მიმართულებით საინტერესო სიახლეებია მოსალოდნელი.

ტექნოლოგიური ინოვაცია და ენერგოეფექტურობა

ახალი Un-0 მოდელის შედეგები მსგავსია ისეთი პოპულარული სისტემებისა, როგორიცაა Stable Diffusion ან OpenAI-ის GPT Image 1. თუმცა, ყველაზე შთამბეჭდავი სწორედ ამ შედეგამდე მიღწევის გზაა. მოდელი აგებულია ოსცილატორებზე დაფუძნებულ არქიტექტურაზე, რომელიც რადიკალურად განსხვავდება იმ ჩიპებისგან, რომლებიც ტრადიციულ გამოთვლით სისტემებსა და დიდ ენობრივ მოდელებს (LLM) ამუშავებენ.

ოსცილატორებზე დაფუძნებული გამოთვლების უპირატესობები კომპლექსურია, თუმცა რაოს სჯერა, რომ ეს მიდგომა საბოლოოდ ენერგიის მოხმარებას 1000-ჯერ შეამცირებს. ამ ეტაპზე ინფრასტრუქტურის დიდი ნაწილი ჯერ კიდევ მშენებლობის პროცესშია. Un-0-ის მიმდინარე ვერსია Unconventional-ის ოსცილატორული ჩიპების პროგრამულ სიმულაციაზე მუშაობს, თუმცა კომპანია გეგმავს, მალე რეალური ჩიპის სქემებიც გამოაქვეყნოს.

სამომავლო გეგმები და ინდუსტრიის გამოწვევები

სტრატეგიული გეგმა ითვალისწინებს ინფერენსის მთლიანი სტეკის (inference stack) ნულიდან აწყობას. საბოლოო ჯამში, Unconventional AI გეგმავს გამოთვლითი სიმძლავრეების მიწოდებას, ისევე როგორც ნებისმიერი სხვა პროვაიდერი. რაოს განცხადებით, შეიქმნება ახალი ტიპის სისტემა, რომელიც მათივე წარმოებული ჩიპებისგან იქნება აწყობილი. იქ გაეშვება AI მოდელები, სადაც მომხმარებლის მოთხოვნები (prompts) შევა და პასუხები (inferences) გამოვა, თუმცა ეს ყველაფერი 1000-ჯერ ნაკლები ენერგიის დანახარჯით მოხდება.

„AI-ის მასშტაბირება რთულია ენერგიის გამო. მომდევნო რამდენიმე წლის განმავლობაში ეს იქნება ფუნდამენტური ზღვარი, რომლის გადალახვაც შეუძლებელია. საბოლოო ჯამში, ეს ენერგიით შეზღუდული პრობლემა გახდება“, — აცხადებს რაო.

ეს მიზანი განსაკუთრებით ამბიციურია იმ კომპანიისთვის, რომელშიც ამჟამად 50-ზე ნაკლები თანამშრომელია. თუმცა, AI ინდუსტრიის ზრდის მასშტაბებისა და ინფერენსზე მზარდი მოთხოვნის გათვალისწინებით, ეს შესაძლოა იყოს ერთ-ერთი იმ მცირე მცდელობათაგანი, რომელიც პრობლემის რეალურ მასშტაბებს პასუხობს. რაოს ხედვით, ენერგიის ხელმისაწვდომობა მომავალ წლებში ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ერთ-ერთი მთავარი შემაფერხებელი ფაქტორი იქნება და Unconventional სწორედ ამ გამოწვევის გადაჭრას ცდილობს.