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GPT-4爆火,去中心化算力能解决AI算力难题吗

摘要:上周,OpenAI 大型语言模型 GPT-4 一经公布便引发了全球科技圈与媒体的关注,60秒创建出一款小游戏,将一张草图快速变为功能性的网站,完美通过历史、数学等几乎所有的学科考试,检查代码漏洞等等,各种逆天的功能展示它极为强大的能力,可以说,GPT-4 成为了在知识、技能、逻辑领域的全能人才,比

GPT-4爆火,去中心化算力能解决AI算力难题吗-iNFTnews

上星期,OpenAI 大中型语言表达模型 GPT-4 一经公开便引起了全世界科技圈与媒体的高度关注,60秒建立出一款游戏,将一张手稿迅速变成作用性的网站,极致根据历史时间、数学课等绝大多数的学科考试,查验编码系统漏洞等,各种各样强悍的作用展现它极其强悍的水平,可以这么说,GPT-4 变成了在专业知识、专业技能、逻辑性领域内的全能人才,比过去的所有 AI 都需要强劲,然而这一款疯狂商品也将意味着 AI 奇异点的来临。

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GPT-4与GPT-3.5各类考试分数比照

在 AI 逐渐不断刷新大家理解的与此同时,另一个更加最底层的行业也是一样悄然发生巨大变化,那便是算力。大家都知道,AI 模型都要消化吸收大规模数据信息,同时还需要消耗更加庞大算力,例如图像识别技术、模式识别和机器学习算法等各类AI运用和模型的练习,都取决于巨大算力的支持。

据 OpenAl 先前公布统计数据显示,从2012年到2020年,其算力消耗每3.4个月就翻番一次,8年里算力增长了三十万倍,更不必谈自去年 ChatGPT 推出后爆红所产生的要求疯涨。

除此之外,AI 时期算力的增长也远远超过颠覆性创新每18个月翻一番的速度,根据我国信息通信研究院的估计,2021年全世界超算中心算力经营规模约为14EFlops,预测到2030年全世界超算中心算力有望突破0.2ZFlops,均值年增长率超出34%。AI 的奇异点的来临将会造就算力领域内的辉煌时代,与此同时,算力的高速发展优劣也将影响着其未来发展,二者互相成就。

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OpenAl算力消耗状况 数据信息来源:阿里研究院《数实融合的第三次浪潮》

现阶段,有关 AI 算力的开发技术主要有以下几种:

  • GPU资源池化:根据虚拟化技术和远程调用,将GPU从硬件界定转化成软件定义的资源池,完成资源分享、各尽所能、弹性伸缩和统一管理。
  • 计算误差提升:根据混合精度测算,运用不同类型的浮点型种类在确保模型练习和逻辑推理功效的与此同时,减少传输数据和存储成本。
  • 模型缩小提升:根据主要参数修枝、量化分析等方式,降低模型计算复杂度和计算复杂度,减少模型大小cpu占用。

应对算力市场需求的增长,短时间能从硬件软件和工程优化等几个方面解决,但未来十年,二十年之后呢?当处理芯片靠近量子科技极限值,当 AI 的发展必须愈来愈庞大数据信息、越来越多预训练模型主要参数、相对较高的优化算法精密度时,会引发对算力市场需求的指数级增长,并且这种增长是长期的,由此带来的费用问题将成为一个不能避开的一大难题。与此同时这也会使 AI 仅有大佬才可以进入的网络游戏,据了解,OpenAI 接纳微软公司投入的非常大原因是因为为了获取微软云 Azure 计算适用。

因此,为了能够控制成本,并获得更多算力来支撑 AI 工程项目的进一步发展,许多新起企只能选与大中型云算力公司合作,做为互换转让出一部分支配权,而去中心化的算力系统软件也许能在一定程度上解决这一问题,并降低 AI 模型练习准入门槛。

去中心化算力是指由分散在不一样地址、不一样设备上的测算资源优化配置下去,形成一个去中心化的互联网。为此,为 AI 运用给予更加高效、高效率、低成本计算服务,其潜在的优点反映以下几方面:

  • 给予分布式存储水平,适用人工智能技术模型的练习和运行,使所有人都可以运作AI模型,并且在来自全球客户的实际链上数据上进行检测。
  • 去中心化也可以通过创建一个强劲的框架来解决隐私泄露。
  • 通过提供全透明、可验证的计算步骤,提高人工智能技术模型的可信度和稳定性。
  • 通过提供灵便、可扩展性的云计算服务器,适用人工智能技术模型在各类应用领域下快速部署和运行。
  • 给予去中心化的数据储存和管理制度。

现阶段,已有新项目在实践以去核心算力 AI的搭配,比如:

  • Gensyn:该协议根据区块链智能合约方法推动机器学习算法(ML)的分配资源奖励激励,来快速实现 AI 模型学习能力,适用深度神经网络计算出来的L1层,还可以在规模性、低成本网络里完成 ML。
  • Flux:一个根据区块链科技的去中心化 AI 服务平台,根据区块链智能合约来标准 AI 任务公布、实行和测试全过程,并用 Token 做为激励制度。
  • Golem:一个给予算力市场点到点去中心化计算网络,适用所有人都可以根据建立共享的互联网来分享和聚合计算网络资源。

但去中心化算力网络和 AI 的融合也要解决认证难题,即如何确保计算结论的准确性和可靠性。除此之外,算力增长所产生的电力工程消耗也是一个不可忽视难题,据调查,练习 GPT-3 模型消耗能源等同于120个美国家庭一年的用电量,然而这仅仅实际应用模型所消耗的电力的40%上下。

对比算力增长而言,能源电力不能叫作难点,伴随着技术性的创新,AI 所展现出来的发展潜力可能增强了更多的企业和科研机构参与当中,各种问题有可能被一一解决。但从机器视觉到自然语言理解,从机器人系统到逻辑推理、检索,人工智能技术所产生的生产主力转型正在改变大家现阶段的工作状态,在技术发展趋势道路上,科幻片照进现实是迟早的事。

来源:DeFi之法

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