Chris Lattner, der Vater von LLVM: Warum wir KI-Infrastruktursoftware neu aufbauen müssen

Die Vision von KI, die sich die Menschen einst vorgestellt haben, war sehr schön, aber die aktuelle Situation ist nicht zufriedenstellend. KI hat ihre ursprünglichen Vorhersagen in alltäglichen Anwendungen wie dem autonomen Fahren und der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente nicht umgesetzt. Eine häufige Beschwerde ist, dass die globalen Technologiegiganten eine große Anzahl der klügsten Köpfe zusammengebracht haben, sich aber immer noch mehr auf präzise Werbung konzentrieren Und auf „intelligente“ Lautsprecher, die nicht sehr intelligent sind.

Solange es korrekte Algorithmen und ausreichende Rechenressourcen gibt, kann KI alle Probleme lösen, die durch alle verfügbaren Daten dargestellt werden. Da nun ausreichend Daten, Algorithmen und Hardwareressourcen vorhanden sind, sind alle Voraussetzungen dafür gegeben, dass KI der Gesellschaft zugute kommt . Wir haben die breite Anwendung und die ersten Auswirkungen von KI gesehen, aber tatsächlich wird die Technologie nicht in der Tiefe angewendet und ist weit davon entfernt, das volle Potenzial der bestehenden Forschung zum maschinellen Lernen auszuschöpfen.

Warum passiert das? Die Fakten sind fundierter als die neuesten Forschungsaktualisierungen zu KI durch die Technologiegiganten und Medien der Welt. ​​Compiler-Guru Chris Lattner hat einmal darauf hingewiesen​​, dass die Einzigartigkeit und Fragmentierung von KI-Systemen und -Tools die Hauptursache für dieses Problem sind.

Um dieses Problem zu lösen, kündigte der Compiler-Experte Chris Lattner im Januar 2022 an, ein Unternehmen im Ausland zu gründen und gründete gemeinsam mit Tim Davis Modular AI. Ziel ist es, die globale ML-Infrastruktur, einschließlich Compiler, Laufzeiten, neu aufzubauen. und heterogenes Computing, Edge-to-Rechenzentrum und Fokus auf Verfügbarkeit, um die Entwicklereffizienz zu verbessern. Derzeit ist das Modular AI-Team am Aufbau des größten Teils der weltweiten Infrastruktur für maschinelles Lernen in der Produktion von TensorFlow, TF Lite, XLA, TPU, Android ML, Apple ML, MLIR usw. beteiligt und hat Produktions-Workloads für Milliarden von Benutzern und Geräten bereitgestellt .

Vor Kurzem gab Modular AI den Abschluss einer 30-Millionen-US-Dollar-Seed-Finanzierungsrunde unter der Leitung von Google Venture bekannt. Im neuesten offiziellen Blogbeitrag von Chris Lattner und anderen stellten sie „Drei Fragen an die Seele“: KI ist so wichtig, warum ist die Software so miserabel? Warum haben Technologiegiganten das KI-Rätsel nicht gelöst? Wie kann dieses Problem gelöst werden? Natürlich gaben sie auch Antworten. Die OneFlow-Community hat den Originaltext zusammengestellt und organisiert.

1 KI ist so wichtig, warum ist die Software so schrecklich?

KI-Software wurde ursprünglich für Full-Stack-Forscher, Ingenieure und Architekten entwickelt, die KI-Technologie entwickeln. Sie wurde nie als Produkt definiert und weist daher Mängel im zugrunde liegenden Design auf.

Diese Art von Software wird von großen Technologieunternehmen entwickelt, um ihre eigenen Probleme zu lösen, und andere Unternehmen nutzen sie auf einer „Trickle-Down-Infrastruktur“. Das Ergebnis ist, dass nur die größten und kommerziell wirkungsvollsten KI-Anwendungen erstellt und in der Praxis eingesetzt werden, und selbst dann nur, wenn die Anforderungen des Unternehmens eng mit den internen Anforderungen großer Technologieunternehmen übereinstimmen.

Warum ist das so? Da die aktuelle KI-Software sehr einfach ist und starke Forschungsattribute aufweist, wird sie hauptsächlich zur Erfüllung der Entwicklungspläne von Technologiegiganten (den Entwicklern dieser Software) verwendet. Diese Software wird von Forschern für die Forschung entwickelt, und die rasante Entwicklung der KI lässt den Forschern keine Zeit, anzuhalten und neu aufzubauen.

Stattdessen haben wir im Laufe der Zeit immer mehr Komplexität hinzugefügt, was es für die Branche schwierig macht, fragmentierte benutzerdefinierte Toolketten in den Bereichen Forschung und Produktion, Schulung und Bereitstellung, Server usw. aufrechtzuerhalten und zu skalieren. Es gibt Unterschiede zwischen den Rändern.

Künstliche Intelligenzsysteme sind mittlerweile zu einem riesigen Ozean inkompatibler Technologien geworden. Nur diese umfassenden Technologiegiganten sind in der Lage, KI zur Erreichung ihrer Ziele zu nutzen.

2 Warum haben Technologiegiganten KI-Probleme nicht gelöst?

KI-Forschung und -Entwickler arbeiten zusammen, um den Einsatz von KI zum Erfolg zu führen, und Technologiegiganten nutzen ihre enormen Rechen- und Finanzressourcen, um ihre Produkte und Kerngeschäftsprioritäten voranzutreiben, einschließlich ihrer eigenen Clouds, Telefone, sozialen Netzwerke und intelligenten Hardware für künstliche Intelligenz.

Obwohl sie aus geschäftlicher Sicht herausragende Beiträge auf diesem Gebiet geleistet haben, ist es für sie unmöglich, KI auf der ganzen Welt bekannt zu machen (alle Hardware-, Cloud- und ML-Frameworks abzudecken), und der Rest der Welt kann es auch nicht von ihnen erwarten Tu es. Diese bedauerliche Tatsache schränkt jedoch die Fähigkeit des Rests der Welt ein, diese Technologie zur Lösung von Problemen zu nutzen, die über die Schwerpunktbereiche großer Technologieunternehmen hinausgehen, darunter einige der größten sozioökonomischen und ökologischen Probleme, mit denen die Welt konfrontiert ist. Aber das ist nicht die Zukunft, die wir wollen.

Obwohl Giganten enorme Beiträge zur Entwicklung der künstlichen Intelligenz geleistet haben, ist ein unabhängiges Unternehmen erforderlich, das nicht der Entwicklung eigener Hardware, Cloud-Infrastruktur, Mobiltelefone oder eigener Geräte Priorität einräumen muss, damit die künstliche Intelligenz ihr Potenzial voll ausschöpfen kann Forschung; gleichzeitig brauchen wir ein neutrales Unternehmen, das das Beste im Interesse globaler Nutzer und Unternehmen tut. Wir müssen das, was wir aus dem schnellen Wachstum von KI-Software lernen, in Technologien der nächsten Generation integrieren, um brauchbare Lösungen und gemeinsame Standards für die Art von Problemen bereitzustellen, mit denen alle Organisationen konfrontiert sind.

Heutzutage besteht die dringendste Frage für kleine und mittlere Technologieunternehmen darin, die Grenzen von Kapazität, Kosten, Zeit und Talent zu überwinden, um KI in die Produktion zu integrieren.

Aus Gründen der Opportunitätskosten ist es schwierig, ihre innovativen Technologien auf den Markt zu bringen, und das Produkterlebnis ist schlecht, was sich letztendlich negativ auf ihre Entwicklung auswirken wird. Für die gesamte Gesellschaft bedeutet dies, dass wir noch eine ganze Weile warten müssen, bis KI einige der größten Probleme der Welt lösen kann.

Wir haben keine Zeit darauf zu warten, dass Technologiegiganten Trickle-Down-KI-Software auf den Markt bringen. KI kann die Welt verändern, aber nur, wenn die Fragmentierung gelöst wird und die globale KI-Entwicklergemeinschaft nicht mit einer hochwertigen Infrastruktur zu kämpfen hat.

3 Wer wird dieses Problem lösen? Wie kann man es lösen?

Modular baut die KI-Entwicklerplattform der nächsten Generation auf, die praktischer, schneller und flexibler sein wird.

Unsere Plattform vereinheitlicht die Frontends beliebter KI-Frameworks über gemeinsame Schnittstellen und verbessert den Zugriff und die Portabilität auf verschiedene Hardware-Backends und Cloud-Umgebungen. Wir bauen unsere zentralen Entwickler-Workflow-Tools um, um sie ausdrucksvoller, benutzerfreundlicher, debuggbarer, zuverlässiger, skalierbarer und leistungsfähiger zu machen. Unsere Tools lassen sich problemlos in bestehende Arbeitsabläufe integrieren, sodass Benutzer ihre Arbeit nahtlos abschließen können, ohne Code umgestalten oder neu schreiben zu müssen, und Produktivitäts- und Leistungsverbesserungen zu geringeren Kosten erzielen können. Wir werden die Erforschung des Werts von KI beschleunigen und sie so schnell wie möglich auf den Markt bringen, damit die Mehrheit der Benutzer davon profitiert.

Wenn KI auf subtilere Weise in verschiedene Anwendungen eindringen kann, wird ihr Potenzial voll zur Geltung kommen – bis dahin müssen Sie Ihre Anwendung nicht mehr rund um KI definieren. Unsere Plattform besteht aus modularen, zusammensetzbaren Infrastrukturkomponenten, die neu angeordnet und erweitert werden können, um eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu implementieren. Gleichzeitig können Experten in verschiedenen Bereichen über unsere Plattform Innovationen entwickeln, auch ohne zu verstehen, wie das gesamte System funktioniert. Wir haben aus erster Hand gesehen, wie ein modularer Ansatz neue Anwendungsfälle erschließen kann, an die wir in der Vergangenheit nicht gedacht hatten.

Um die KI-Infrastruktur wirklich zu reparieren, müssen wir sowohl „harte technische“ Probleme (wie Compiler für heterogene Computertechnologien) lösen als auch nahtlose End-to-End-Entwicklerworkflows einrichten.

4 Von der „Ära der KI-Forschung“ zur „Ära der KI-Produktion“

Unser Erfolg bedeutet, dass Entwickler auf der ganzen Welt Zugang zu wirklich nutzbarer, portabler und skalierbarer KI-Software haben.

In der neuen Welt können auch Entwickler, denen es an ausreichenden Budgets oder Top-Talenten mangelt, genauso effizient arbeiten wie globale Technologiegiganten; die Effizienz und Gesamtbetriebskosten (TCO) von KI-Hardware können problemlos angepasst werden Anpassung an ihre Anwendungsfälle; Bereitstellung am Rande genauso einfach wie die Bereitstellung auf Servern; Unternehmen können das KI-Framework verwenden, das ihren Anforderungen am besten entspricht, und die neueste KI-Forschung integrieren. Die Bereitstellung in der Produktion könnte nicht einfacher sein.

Wir werden sehen: Die Entwicklung der KI-Branche wird nicht mehr durch den Zeitplan begrenzt, den die Technologiegiganten entsprechend ihren eigenen Bedürfnissen festlegen; die Entwicklung der KI-Branche wird schneller und konzentrierter sein; Auf allen Ebenen des Stacks und der Entwicklung konzentrieren sich die Menschen darauf, in ihren Fachgebieten neue Innovationen auf den Markt zu bringen und eine bessere Zukunft für uns alle aufzubauen. Die rasante Entwicklung der Branche hat uns vom „Ära der KI-Forschung“ in die Zukunft geführt die „Ära der KI-Produktion“.

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