Hiện tại, card đồ họa ngày càng bổ sung nhiều khả năng hơn, đến mức không chỉ tạo ra đồ họa chân thực trên màn hình của chúng ta mà còn hỗ trợ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Điều này đã cho phép tạo ra các dịch vụ qua Internet để tạo ra các hình ảnh tự động như DALL-E hoặc các dịch vụ khác như Trò chuyệnGPT. Nhưng, chi phí để có thể tạo một dịch vụ AI dựa trên phần cứng là bao nhiêu?
Mặc dù thực tế là chúng ta vẫn còn một chặng đường dài phía trước trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, sự xuất hiện của các dịch vụ trong đó, bằng cách đặt một loạt từ hoặc cụm từ chính, nó có khả năng tạo ra một câu chuyện bằng văn bản hoặc, nếu không, một hình ảnh có thể ít nhiều chính xác. Và bất chấp mức độ thất bại của công nghệ này, nhiều người bị nó mê hoặc, nhưng họ không biết rằng mức độ phức tạp là cần thiết và không thể mô phỏng ngay cả trên máy tính mạnh nhất mà bạn có thể lắp ráp bằng máy tính đắt tiền nhất. thành phần mà bạn có thể tìm thấy ngay bây giờ.
Phần cứng ChatGPT hoặc Dall-E có giá bao nhiêu?
Chà, hàng nghìn euro, nếu không muốn nói là hàng chục euro, vì lượng dữ liệu họ xử lý để thực hiện công việc của mình và lượng điện năng cần thiết để thực hiện công việc đó đòi hỏi cấu hình hàng chục, thậm chí hàng trăm card đồ họa. Không chỉ để tạo phản hồi từ thuật toán suy luận, tức là những gì người dùng tương tác, mà còn để huấn luyện AI, nghĩa là học các giá trị và đưa ra kết luận của riêng nó.
Phần cứng được sử dụng trong nhiều trường hợp này là NVIDIA DGX SuperPOD , một máy chủ do NVIDIA xây dựng được tạo thành từ hàng trăm card đồ họa, nhưng không phải để chơi game mà là những card dùng để tính toán hiệu năng cao. Ví dụ, hãy nghĩ rằng giá của một chiếc NVIDIA H100 có thể tiêu tốn của chúng tôi tổng cộng 5,000 euro và chúng tôi thậm chí có những mẫu lên tới năm con số, con số này cao hơn nhiều so với số tiền mà một người dùng thường xuyên sẽ chi cho máy tính của mình, ngay cả với i9 thế hệ mới nhất và một chiếc RTX 4090 hiện nay.
Và cao, rằng mọi thứ không kết thúc ở đó. Khối lượng dữ liệu không vừa với một card đồ họa và cần phải sử dụng một vài trong số chúng. Ví dụ: ChatGPT yêu cầu các nhóm gồm 8 card đồ họa loại này, chi phí tối thiểu ít nhất là 40,000 euro cho mỗi máy chủ. Và nếu chúng ta nói về Dall-E, xử lý hình ảnh và phức tạp hơn, thì chi phí có thể tăng vọt lên vài chục. Vì vậy, chúng tôi vẫn còn một thời gian dài để có thứ gì đó như thế này ở cấp độ trong nước và để làm được điều này, chúng tôi sẽ phải đợi cả thập kỷ để có thứ gì đó có dung lượng như vậy trong PC gia đình của mình.
Bộ nhớ là nút cổ chai lớn nhất để đạt được nó
Tất cả điều này là do lượng thông tin mà thuật toán trí tuệ nhân tạo yêu cầu để đưa ra kết luận của nó, giống như điều xảy ra với bộ não con người rút ra kết luận từ thông tin và kiến thức mà nó có. Vì vậy, bạn sẽ cần lưu trữ dữ liệu tìm kiếm trên internet để làm cơ sở thực hiện công việc của mình. Đó là rất lớn và buộc phải sử dụng cơ sở hạ tầng cực kỳ tốn kém.
Ngoài ra, chúng không hoàn toàn hoạt động, bạn chỉ cần xem một số quang sai nhất định mà ChatGPT đưa ra khi trả lời một số câu hỏi nhất định hoặc những bức vẽ xứng đáng với những cơn ác mộng tồi tệ nhất và không có nghĩa là Dall-E đôi khi cho chúng ta xem và chúng ta không biết làm thế nào anh ta có thể đi đến một kết luận như vậy. Mặc dù phải công nhận rằng một số thậm chí còn tò mò và đáng bị đóng khung, nhưng vẫn còn nhiều năm nữa trước khi họ không mắc lỗi sai cao như vậy về những gì họ được hỏi và những gì họ thể hiện.
