W stale rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji (AI) posiadanie solidnej i wydajnej infrastruktury jest niezbędne, szczególnie podczas pracy ze złożonymi modelami uczenia maszynowego, takimi jak te wykorzystywane do przetwarzania języka naturalnego. Microsoft Azure przoduje w tym krajobrazie technologicznym, oferując zaawansowaną platformę superkomputerową dla sztucznej inteligencji, idealnie dostosowaną do wymagań wyrafinowanych projektów AI.
Sercem możliwości platformy Azure jest jej zdolność do obsługi etapów uczenia i wnioskowania dużych modeli językowych (LLM), które mogą mieć setki miliardów parametrów. Ten poziom złożoności wymaga infrastruktury, która nie tylko zapewnia ogromną moc obliczeniową, ale także koncentruje się na wydajności i niezawodności, aby przeciwdziałać zasobochłonnemu charakterowi LLM oraz potencjalnym problemom związanym ze sprzętem i siecią.
Siła centrum danych Azure leży w najnowocześniejszym sprzęcie w połączeniu z siecią o dużej przepustowości. Ta konfiguracja ma kluczowe znaczenie dla wydajnego klastrowania procesorów graficznych, które stanowią podstawę przyspieszonego przetwarzania danych i są niezbędne do zadań AI. Infrastruktura platformy Azure obejmuje zaawansowane techniki klastrowania procesorów graficznych, które zapewniają płynne i wydajne działanie modeli sztucznej inteligencji.
Jaki sprzęt jest wymagany do uruchomienia ChatGPT?
Ulepszenia oprogramowania są również kluczowym aspektem oferty AI platformy Azure. Platforma integruje frameworki takie jak ONNX, które zapewnia zgodność modeli, oraz DeepSpeed, które optymalizuje rozproszone szkolenie maszynowe. Narzędzia te mają na celu poprawę wydajności modeli AI przy jednoczesnej redukcji czasu i zasobów wymaganych do szkolenia.
Superkomputer AI zbudowany dla OpenAI w 2020 roku jest doskonałym przykładem możliwości Azure. Ten potężny system miał ponad 285 000 rdzeni procesora i 10 000 procesorów graficznych NVIDIA, wykorzystując równoległość danych do uczenia modeli na niespotykaną dotąd skalę, demonstrując potencjał infrastruktury AI platformy Azure.
Pod względem sieci Azure wyróżnia się siecią InfiniBand, która oferuje lepszy stosunek ceny do wydajności niż tradycyjne rozwiązania Ethernet. Ta szybka technologia sieciowa jest niezbędna do przetwarzania dużych ilości danych związanych ze złożonymi zadaniami sztucznej inteligencji.
Azure firmy Microsoft
Azure w dalszym ciągu wprowadza innowacje, czego dowodem jest wprowadzenie serii H100 VM, która jest wyposażona w procesory graficzne NVIDIA H100 Tensor Core. Zostały one zaprojektowane specjalnie z myślą o skalowalnych, wydajnych obciążeniach AI, umożliwiając przesuwanie granic uczenia maszynowego.
Kolejną innowacyjną funkcją jest Project Forge, globalna usługa konteneryzacji i planowania, która skutecznie zarządza rozszerzonymi obciążeniami sztucznej inteligencji firmy Microsoft. Obsługuje przejrzyste punkty kontrolne i globalne łączenie mocy GPU, które są niezbędne do wydajnego zarządzania zadaniami i optymalizacji zasobów.
Infrastruktura AI platformy Azure jest elastyczna i obsługuje szeroką gamę projektów, od małych do dużych, a także bezproblemowo integruje się z usługami Azure Machine Learning. Ta integracja zapewnia kompleksowy zestaw narzędzi do opracowywania, wdrażania i zarządzania aplikacjami AI.
W zastosowaniach w świecie rzeczywistym superkomputer AI platformy Azure już robi różnicę. Na przykład firma Wayve, lider technologii jazdy autonomicznej, wykorzystuje wielkoskalową infrastrukturę platformy Azure i możliwości rozproszonego głębokiego uczenia się, aby rozwijać swoje innowacje.
Bezpieczeństwo jest najwyższym priorytetem w rozwoju sztucznej inteligencji, a usługa Azure Confidential Computing zapewnia ochronę wrażliwych danych i własności intelektualnej przez cały cykl życia obciążeń AI. Ta funkcja zabezpieczeń umożliwia bezpieczną współpracę, dzięki czemu możesz bez obaw angażować się w wrażliwe projekty AI.
Patrząc w przyszłość, plan działania platformy Azure obejmuje wdrożenie procesorów graficznych NVIDIA H100 i udostępnienie klientom programu Project Forge, co świadczy o chęci ciągłego poprawiania wydajności obciążeń platformy Azure. AI.
Aby wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji platformy Azure w swoich własnych projektach, zacznij od zapoznania się z opcjami obliczeń GPU na platformie Azure i skorzystaniem z usługi Azure Machine Learning. Zasoby te stanowią solidną podstawę do tworzenia i wdrażania transformacyjnych aplikacji AI, które mogą prowadzić do przełomów w przemyśle i napędzać innowacje.
Źródło obrazu: Microsoft
Czytaj więcej Przewodnik:
- Microsoft i TomTom łączą siły na rzecz generatywnej sztucznej inteligencji w samochodach
- Model Microsoft AI dostępny w Azure AI – Phi-2, Orca 2, Llama 2
- Sztuczna inteligencja NVIDIA pojawia się na Oracle Cloud Marketplace
- Superkomputer 65 ExaFLOP AI w budowie przez AWS i NVIDIA
- Sztuczna inteligencja Google Gemma typu open source zoptymalizowana do działania na procesorach graficznych NVIDIA
- Najnowsze TOP500 zestawienie najpotężniejszych systemów komputerowych na świecie (nierozproszonych)
