Näytönohjaimet ovat jo jonkin aikaa lisänneet yhä enemmän ominaisuuksia siihen pisteeseen, että ne eivät vain mene realistisen grafiikan luomiseen näytöllämme, vaan tukevat myös tekoälyn nousua. Tämä on mahdollistanut palvelujen luomisen Internetin kautta automaattisten kuvien, kuten esim DALL-E tai muita palveluita, esim ChatGPT. Mutta, paljonko laitteistoon perustuvan tekoälypalvelun luominen maksaa?
Huolimatta siitä, että meillä on vielä pitkä matka tekoälyn saralla, ilmaantuu palveluita, joihin avainsanojen tai lauseiden sarjaa asettamalla se pystyy luomaan tarinan tekstinä tai, jos se ei ole mahdollista, kuva, joka voi olla enemmän tai vähemmän oikea. Ja huolimatta tämän tekniikan epäonnistumisista, monet ihmiset ovat kiehtovia siitä, mutta he eivät tiedä, että vaaditaan monimutkaisuutta ja että sitä on mahdotonta jäljitellä edes tehokkaimmalla tietokoneella, jonka voit koota kalleimmalla. komponentteja, jotka löydät juuri nyt.
Kuinka paljon ChatGPT- tai Dall-E-laitteisto maksaa?
No, useita tuhansia euroja, ellei kymmeniä euroja, sillä heidän työnsä hoitamiseen tarvittava datamäärä ja sen tekemiseen tarvittava teho vaatii kymmenien ja jopa satojen näytönohjainkorttien konfiguraatioita. Ei vain tuottaakseen vastauksia päättelyalgoritmista, jonka kanssa käyttäjä on vuorovaikutuksessa, vaan myös kouluttaakseen tekoälyä eli oppiakseen arvot ja tekemään omat johtopäätöksensä.
Monissa näissä tapauksissa käytetty laitteisto on NVIDIA DGX SuperPOD , NVIDIAn rakentama palvelin, joka koostuu sadoista näytönohjaimista, mutta ei pelaamiseen, vaan korkean suorituskyvyn tietokoneisiin. Ajattele esimerkiksi, että NVIDIA H100:n hinta voi maksaa meille yhteensä 5,000 euroa ja meillä on jopa viisinumeroisia malleja, tämä on paljon enemmän kuin se, mitä pysyvä käyttäjä kuluttaa tietokoneeseensa jopa i9:llä uusin sukupolvi ja RTX 4090 tänään.
Ja korkea, että asia ei lopu tähän. Tietojen määrä on sellainen, että se ei mahdu yhdelle näytönohjaimelle ja niitä on käytettävä useita. Esimerkiksi ChatGPT vaatii 8 tämän tyyppisen näytönohjaimen joukkueita, joiden hinta on vähintään 40,000 XNUMX euroa per palvelin. Ja jos puhumme Dall-E:stä, joka käsittelee kuvia ja on monimutkaisempi, niin hinta voi nousta useita kymmeniä. Meillä on siis vielä pitkä aika saada jotain tällaista kotimaisella tasolla ja tätä varten meidän on odotettava kokonainen vuosikymmen, jotta voimme saada jotain tätä kapasiteettia kotitietokoneellemme.
Muisti on suurin pullonkaula sen saavuttamisessa
Kaikki tämä johtuu tietomäärästä, jonka tekoälyalgoritmi tarvitsee tehdäkseen johtopäätöksensä, aivan kuten tapahtuu ihmisaivoille, jotka tekevät johtopäätöksiä tiedosta ja tiedosta. Joten sinun on tallennettava Internet-hakutiedot työsi perustaksi. Mikä on valtava ja pakottaa käyttämään erittäin kallista infrastruktuuria.
Lisäksi ne eivät ole täysin toimivia, sinun on vain nähtävä tietyt poikkeamat, joita ChatGPT antaa vastauksena tiettyihin kysymyksiin tai pahimpien painajaisten arvoisiin piirustuksiin ilman mitään järkeä, jota Dall-E joskus näyttää meille ja joita emme tiedä miten hän voisi tulla sellaiseen johtopäätökseen. Vaikka on myönnettävä, että jotkut ovat jopa uteliaita ja kehystyksen arvoisia, on vielä monta vuotta jäljellä, ennen kuin heillä ei ole niin suurta virhemarginaalia sen suhteen, mitä heiltä kysytään ja mitä he näyttävät.
