人工知能ブームの裏側 — コンピューティングパワーの新たなトレンドについての視点

ChatGPT などの人工知能テクノロジーの発展により、コンピューティング能力に対する世界的な需要がさらに増加し​​ています。新たな人工知能ブームを迎えるにあたり、中国のコンピューティング能力はどこで成長するのでしょうか?どのようなコンピューティング能力がより正確で効率的ですか?記者は最近、コンピューティング能力の発展傾向を展望するために業界の専門家にインタビューしました。

大規模なモデルには「大きなコンピューティング能力」が必要です

世界的な人工知能技術開発の新たな波において、大型モデルはキーワードです。 ChatGPT および他の同様のモデルは、まさに大量のデータから学習することによって大幅な進歩を遂げます。

中国科学院の学者であるチェン・ランシェン氏は、大規模な人工知能モデルはアプリケーションレベルで大きな変化を遂げており、将来的には多くの分野で変化を引き起こすと同時に、多くの計算能力を消費すると述べた。

「大規模なモデルには強力なコンピューティング能力が必要です」と中国工程院の学者である Zheng Weimin 氏は、ChatGPT は大規模なコンピューティング インフラストラクチャに依存した結果であると述べました。

最近、科学技術省新世代人工知能開発研究センターは、中関村フォーラムで「中国人工知能大型モデルマップに関する研究報告」と題する研究報告書を発表した。報告書によれば、我が国で開発された大型モデルの数は世界第 2 位にランクされています。

中国科学院コンピュータネットワーク情報センターの研究者、陸忠華氏は、社会全体でコンピューティングパワーに対する需要が高まっており、人工知能アプリケーションにおけるコンピューティングパワーに対する需要はさらに顕著になっていると述べた。そして私たちはこの傾向を受け入れなければなりません。

一般的なコンピューティング能力 特殊なコンピューティング能力

# 近年、我が国の人工知能コンピューティング能力の割合が増加しています。推定によると、近年、人工知能のコンピューティング能力は年間平均約 70% 増加し、その他のコンピューティング能力は約 30% 増加しています。 」と中国情報通信技術学院院長のYu Xiaohui氏は述べています。

清華大学コンピューターサイエンス学部教授のChen Wenguang氏も、人工知能の普及の深化に伴い、インテリジェントコンピューティングセンターの利用率が従来のスーパーコンピューティングセンターの利用率よりも高くなっていると述べた。

国立高性能コンピュータ工学技術研究センターの副所長、曹振南氏は、コンピューティング能力はスーパーコンピューティングと人工知能コンピューティングに分けられることが多いが、この2つは多くの類似点があり、最大の違いは要件の違いにあると述べた。計算精度のため。

「現在、人工知能の計算能力には大きな差があり、一部の人工知能アプリケーションは計算性能を追求するために精度要件を下げています。しかし、計算能力が簡単かつ安価になれば、一部の人工知能アプリケーションは、より高い精度を実現する可能性があります。」精度に対する要求は高く、高い要求もある」と曹振南氏は語った。

専門家の意見によると、「汎用コンピューティング能力と専用コンピューティング能力の組み合わせが、人工知能コンピューティング能力インフラストラクチャを構築する鍵となるでしょう。」一方で、幅広いアプリケーション シナリオに対応し、普遍的で普遍的である必要がありますが、他方で、高い計算精度と効率を必要とする一部のパーソナライズされたアプリケーション シナリオもサポートし、効率的で専用である必要があります。

2023 年 2 月 14 日、国立スーパーコンピューティング成都センターの科学研究者がコンピューター室の機器を検査しました。写真提供：新華社記者Liu Kun

コンピューティング電力ネットワーク「ハイウェイ」の構築

専門家の意見では、異なるアーキテクチャを持つ既存のコンピューティングパワーセンターをネットワーク経由で接続することで、より多くのコンピューティングパワーを合理的に構成、共有、スケジュールし、解放し、アプリケーションのしきい値を下げることができます。

科学技術省ハイテク局の主導のもと、国家的なスーパーコンピューティング インターネットの取り組みが開始されました。計画に沿って、2025年末までに国家スーパーコンピューター相互接続ネットワークがデジタルチャイナの構築を支援する「早道」となる。

Cao Zhennan氏は、スーパーコンピューティングインターネットプラットフォームの構築目標の1つは、コンピューティングパワー設備の不均等な分布の問題を解決し、コンピューティングパワーリソースの相互接続とリソース共有を実現することであると紹介した。

中国科学院の院士、Qian Depei氏は、コンピューティングパワーリソースを最大限に活用できるように、コンピューティングパワーインフラストラクチャはコンピューティングパワーだけでなく、ユーザーが必要とするソフトウェアやアプリケーションサービスも提供する必要があると述べた。

将来的には、ビッグデータのコンピューティング能力が電気のように何千もの家庭に普及し、いつでもどこでも利用できるというビジョンが実現することを願っています。 「銭徳平は言った。

出典:新華社通信

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