NVIDIA के सबसे नए ब्लैकवेल चिप्स ने बड़े कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के प्रशिक्षण को काफी आगे बढ़ाया है, नाटकीय रूप से बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक चिप्स की संख्या को कम करते हुए, बुधवार को जारी किए गए नए डेटा शो।MlCommons द्वारा प्रकाशित परिणाम, एक गैर -लाभकारी संस्था है जो AI सिस्टम के लिए बेंचमार्क प्रदर्शन परिणाम जारी करता है, NVIDIA और एडवांस्ड माइक्रो डिवाइसेस (AMD) से चिप्स में विस्तार सुधार, दूसरों के बीच, रायटर ने बताया। बेंचमार्क एआई प्रशिक्षण पर ध्यान केंद्रित करते हैं – वह चरण जहां सिस्टम विशाल डेटासेट से सीखते हैं – जो एआई के अनुमान पर बाजार के बढ़ते ध्यान, या उपयोगकर्ता प्रश्नों पर प्रतिक्रिया देने के बावजूद एक प्रमुख प्रतिस्पर्धी सीमा बनी हुई है।एक प्रमुख खोज यह थी कि एनवीडिया और उसके साथी केवल एक बड़े पैमाने पर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा प्रस्तुत करने वाले थे, जैसे कि लामा 3.1 405 बी, मेटा प्लेटफार्मों से एक ओपन-सोर्स एआई सिस्टम ट्रिलियन्स के मापदंडों के साथ एक ओपन-सोर्स एआई सिस्टम। यह मॉडल आधुनिक चिप्स का परीक्षण करने और उनकी वास्तविक प्रशिक्षण क्षमताओं को उजागर करने के लिए पर्याप्त जटिल है।आंकड़ों के अनुसार, एनवीडिया के नए ब्लैकवेल चिप्स पिछली पीढ़ी के हॉपर चिप्स के रूप में प्रति चिप से दोगुने से अधिक हैं। सबसे तेज़ परिणाम में, 2,496 ब्लैकवेल चिप्स के एक क्लस्टर ने प्रशिक्षण कार्य को केवल 27 मिनट में पूरा किया। इसके विपरीत, तीन गुना से अधिक उस प्रदर्शन या बेहतर प्रदर्शन के लिए हॉपर चिप्स की संख्या की आवश्यकता थी।एक संवाददाता सम्मेलन में, कोरवेव के मुख्य उत्पाद अधिकारी चेतन कपूर – जो बेंचमार्क परीक्षणों पर एनवीडिया के साथ सहयोग करते थे – एक व्यापक उद्योग प्रवृत्ति पर प्रकाश डाला।कपूर ने कहा, “इस तरह की एक कार्यप्रणाली का उपयोग करते हुए, वे इन पागल, बहु-ट्रिलियन पैरामीटर मॉडल आकारों में से कुछ को प्रशिक्षित करने के लिए समय को तेज करने या कम करने में सक्षम हैं,” कपूर ने कहा, बड़े पैमाने पर मोनोलिथिक सिस्टम से छोटे चिप समूहों से बने मॉड्यूलर प्रशिक्षण इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए एक बदलाव का जिक्र करते हुए।बेंचमार्क एआई प्रशिक्षण स्थान में एनवीडिया के प्रभुत्व को रेखांकित करता है, यहां तक कि चीन के डीपसेक जैसे प्रतिद्वंद्वियों ने कम चिप्स के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन का दावा किया है। जैसा कि कभी-कभी-बड़े एआई सिस्टम को सत्ता में लाने की दौड़ तेज होती है, प्रशिक्षण कार्यों में चिप दक्षता एक महत्वपूर्ण मीट्रिक बनी हुई है।
