ジェネレーティブAIとデータセンターの未来: パート5 – 半導体チップ【特集】
大規模言語モデルとは何か、そしてワークロードの次の波はコンピュート、ネットワーク、データセンター設計にとって何を意味するのか?全7部構成の記事で解説
ジェネレーティブAIは、私たちの仕事、創造、生活のあり方を変えることになりそうです。政府、企業、そして個人は皆、AIが経済や私たちの種にとって何を意味するのかに取り組んでいますが、AIが何を実現するのか、またAIを適用することによるコストやメリットが分からないため、苦労しています。
この変革の背景には、コンピュート・アーキテクチャ、ネットワーキング・トポロジー、データセンター設計の大きな変化という、より深い物語があります。これらのシステムが必要とする巨大なコンピューティング・リソースを展開することは、クラウド業界を変え、従来のスーパーコンピューティング・セクターをリスクにさらす可能性を秘めています。
この瞬間が何を意味するのか、そして次に何がやってくるのかを理解するために、DCDは4ヶ月間をかけて20人近くのAI研究者、半導体の専門家、ネットワークの専門家、クラウド事業者、スーパーコンピューティングの先見者、そしてデータセンターのリーダーに話を聞いてきました。
この物語は、AIシステムがどのように機能するかを根本的に決定するアルゴリズムであるモデルから始まります。AIがどのように作られ、どのように成長していくのかを検証します。運用においては、トレーニングと推論という2つの要件と、企業やユーザーがアクセスできるいわゆる「基盤モデル」に着目します。また、オープンソースのAI開発にはどのような未来が待っているのかについて問いかけます。
そこからスーパーコンピューターの世界に移り、今日のスーパーコンピューターの利用状況を理解し、なぜジェネレーティブAIが従来のハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC)分野を根底から覆す可能性があるのかを考えます。次に、クラウド上に巨大なAIスーパーコンピューターを構築したハイスケーラー3社に話を聞きました。
次に、AIマシンを動かすGPUプロセッサーでリードするNvidiaのチップの話に移ります。Nvidiaをディスラプト(破壊)しようとする7社に話を聞き、次にNvidiaのデータセンターとAIの責任者から、リーダーを追い落とすことがなぜ難しいのかを伺います。
しかし、ネットワークを理解せずしてコンピューティングの話は意味を成しません。そこで、ラックの接続方法を見直すという大胆な試みについてGoogleに話を聞きました。
最後に、これがデータセンターにとって何を意味するのかについて学びます。Digital RealtyのCEOからDE-CIXのCEOまで、明日のインフラを構築しようとしている人たちに話を伺いました。
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