Rumah  >  Artikel  >  Peranti teknologi  >  Chris Lattner, bapa LLVM: Mengapa kita perlu membina semula perisian infrastruktur AI

Chris Lattner, bapa LLVM: Mengapa kita perlu membina semula perisian infrastruktur AI

王林
王林ke hadapan
2023-04-13 17:31:111621semak imbas

Chris Lattner, bapa LLVM: Mengapa kita perlu membina semula perisian infrastruktur AI

Visi AI yang pernah dibayangkan oleh orang ramai sangat cantik, tetapi keadaan sekarang tidak memuaskan. AI tidak merealisasikan ramalan asalnya dalam aplikasi harian seperti pemanduan autonomi dan penyelidikan dan pembangunan dadah baharu. Aduan biasa ialah gergasi teknologi global telah mengumpulkan sejumlah besar otak yang paling bijak, tetapi mereka masih lebih menumpukan pada pengiklanan dan pengiklanan yang tepat. pemarkahan kredit Dan pada pembesar suara "pintar" yang tidak begitu pintar.

Secara teorinya, selagi terdapat algoritma yang betul dan sumber pengkomputeran yang mencukupi, AI boleh menyelesaikan semua masalah yang diwakili oleh mana-mana data yang tersedia Kini data, algoritma dan sumber perkakasan cukup banyak, AI boleh digunakan untuk memberi manfaat kepada masyarakat Semua syarat dipenuhi. Kami telah melihat aplikasi luas dan kesan awal AI, tetapi sebenarnya, teknologi itu tidak digunakan secara mendalam, dan ia masih jauh daripada merealisasikan potensi penuh penyelidikan pembelajaran mesin sedia ada.

Mengapa ini berlaku? Faktanya lebih mendalam daripada kemas kini penyelidikan terkini tentang AI oleh gergasi teknologi dan media dunia. ​Pakar penyusun Chris Lattner pernah menegaskan​ bahawa ketunggalan dan pemecahan sistem dan alatan AI adalah punca masalah ini.

Untuk menyelesaikan masalah ini, pada Januari 2022, pakar penyusun Chris Lattner mengumumkan bahawa dia akan memulakan perniagaan di luar negara dan mengasaskan Modular AI bersama Tim Davis Matlamatnya adalah untuk membina semula infrastruktur ML global, termasuk penyusun dan masa jalan , memberi perhatian yang sama kepada pengkomputeran heterogen, kelebihan kepada pusat data, dan fokus pada ketersediaan untuk meningkatkan kecekapan pembangun. Pada masa ini, pasukan AI Modular telah mengambil bahagian dalam membina kebanyakan infrastruktur pembelajaran mesin pengeluaran dunia daripada TensorFlow, TF Lite, XLA, TPU, Android ML, Apple ML, MLIR, dsb., dan telah menggunakan beban kerja pengeluaran kepada berbilion pengguna dan peralatan .

Baru-baru ini, Modular AI mengumumkan penyelesaian pusingan pembiayaan benih AS$30 juta, yang diketuai oleh Google Venture. Dalam catatan blog rasmi terkini yang diterbitkan oleh Chris Lattner dan yang lain, mereka mengeluarkan "Tiga Soalan untuk Jiwa": AI sangat penting, mengapa perisian itu sangat menyedihkan? Mengapa gergasi teknologi tidak menyelesaikan teka-teki AI? Bagaimana untuk menyelesaikan masalah ini? Sudah tentu, mereka juga memberi jawapan. Komuniti OneFlow menyusun dan menyusun teks asal.

1 AI adalah sangat penting, mengapa perisian itu sangat dahsyat?

Perisian AI pada asalnya direka untuk penyelidik timbunan penuh, jurutera dan arkitek yang membina teknologi AI. Ia tidak pernah ditakrifkan sebagai produk, Perisian AI mempunyai kecacatan.

Perisian jenis ini dibina oleh syarikat teknologi besar untuk menyelesaikan masalah mereka sendiri, dan perusahaan lain menggunakannya pada "infrastruktur trickle down". Hasilnya ialah hanya aplikasi AI yang terbesar dan paling berkesan secara komersil dibina dan digunakan dalam amalan, dan walaupun begitu hanya jika keperluan perusahaan sangat sejajar dengan keperluan dalaman syarikat teknologi besar.

Kenapa ni? Oleh kerana perisian AI semasa adalah sangat mudah dan mempunyai sifat penyelidikan yang berat, ia digunakan terutamanya untuk memenuhi rancangan pembangunan gergasi teknologi (pembangun perisian ini). Perisian ini dicipta oleh penyelidik untuk melakukan penyelidikan, dan perkembangan pesat AI menyebabkan penyelidik tiada masa untuk berhenti dan membina semula.

Sebaliknya, dari masa ke masa kami telah menambah lebih banyak kerumitan, menyukarkan industri untuk mengekalkan dan menskala rantai alat tersuai berpecah-belah yang digunakan dalam penyelidikan dan pengeluaran, latihan dan Terdapat perbezaan antara penempatan, pelayan dan tepi.

Sistem kecerdasan buatan kini telah menjadi lautan luas dengan teknologi yang tidak serasi, dan hanya gergasi teknologi komprehensif tersebut yang mempunyai keupayaan untuk menggunakan AI untuk mencapai matlamat mereka.

2 Mengapakah gergasi teknologi tidak menyelesaikan masalah AI?

Penyelidikan dan pembangun AI bekerjasama untuk menjayakan penggunaan AI, dan gergasi teknologi menggunakan sumber pengkomputeran dan kewangan mereka yang luas untuk memajukan produk dan keutamaan perniagaan teras mereka, termasuk awan, telefon, rangkaian sosial dan kecerdasan buatan mereka sendiri perkakasan.

Walaupun mereka telah membuat sumbangan cemerlang kepada bidang ini, dari perspektif perniagaan, adalah mustahil bagi mereka untuk mempromosikan AI ke seluruh dunia (meliputi semua perkakasan, awan dan rangka kerja ML), dan seluruh dunia tidak boleh mengharapkan mereka berbuat demikian. Walau bagaimanapun, fakta malang ini mengehadkan seluruh keupayaan dunia untuk menggunakan teknologi ini untuk menyelesaikan masalah di luar bidang tumpuan syarikat teknologi besar, termasuk beberapa isu sosioekonomi dan alam sekitar terbesar yang dihadapi dunia. Tetapi ini bukan masa depan yang kita mahukan.

Walaupun gergasi telah memberikan sumbangan besar kepada pembangunan kecerdasan buatan, untuk kecerdasan buatan merealisasikan potensinya sepenuhnya, syarikat bebas diperlukan tidak perlu mengutamakan perkakasan sendiri, infrastruktur awan, telefon bimbit pembangunan atau penyelidikan sendiri pada masa yang sama, kami memerlukan syarikat neutral untuk melakukan yang terbaik untuk kepentingan pengguna dan perniagaan global. Kita perlu menggabungkan apa yang kita pelajari daripada pertumbuhan pesat perisian AI ke dalam teknologi generasi akan datang untuk menyediakan penyelesaian yang boleh digunakan dan piawaian biasa untuk jenis masalah yang dihadapi oleh semua organisasi.

Hari ini, isu paling mendesak yang dihadapi oleh syarikat teknologi kecil dan sederhana ialah cara menerobos had kapasiti, kos, masa dan bakat untuk meletakkan AI ke dalam pengeluaran.

Disebabkan pertimbangan kos peluang, adalah sukar untuk teknologi inovatif mereka dipromosikan ke pasaran, dan pengalaman produk adalah buruk, yang akhirnya akan memberi kesan negatif kepada pembangunan mereka. Bagi masyarakat secara keseluruhan, ini bermakna kita masih perlu menunggu agak lama sebelum AI boleh menyelesaikan beberapa masalah terbesar dunia.

Kami tidak mempunyai masa untuk menunggu gergasi teknologi melancarkan perisian AI trickle-down. AI boleh mengubah dunia, tetapi hanya jika pemecahan diselesaikan dan komuniti pembangun AI global tidak perlu bergelut dengan infrastruktur berkualiti tinggi.

3 Siapa yang akan menyelesaikan masalah ini? Bagaimana untuk menyelesaikannya?

Modular sedang membina platform pembangun AI generasi akan datang, yang akan menjadi lebih praktikal, lebih pantas dan lebih fleksibel.

Platform kami menyatukan bahagian hadapan rangka kerja AI yang popular melalui antara muka biasa, dan meningkatkan akses dan mudah alih kepada pelbagai bahagian belakang perkakasan dan persekitaran awan. Kami sedang membina semula alatan aliran kerja pembangun teras kami untuk menjadi lebih ekspresif, boleh digunakan, boleh nyahpepijat, boleh dipercayai, berskala dan berprestasi. Alat kami boleh digunakan dengan mudah ke dalam aliran kerja sedia ada, membolehkan pengguna menyelesaikan kerja mereka dengan lancar tanpa pemfaktoran semula atau menulis semula kod, dan mencapai peningkatan dalam produktiviti dan prestasi pada kos yang lebih rendah. Kami akan mempercepatkan penerokaan nilai AI dan membawanya ke pasaran secepat mungkin untuk memanfaatkan majoriti pengguna.

Apabila AI boleh menembusi pelbagai aplikasi dengan cara yang lebih halus, potensinya akan ditunjukkan sepenuhnya - maka anda tidak perlu lagi mentakrifkan aplikasi anda di sekitar AI. Platform kami dibina daripada komponen infrastruktur yang bermodul dan boleh digubah yang boleh disusun semula dan dilanjutkan untuk melaksanakan pelbagai kes penggunaan. Pada masa yang sama, pakar dalam pelbagai bidang boleh berinovasi melalui platform kami walaupun tanpa memahami cara keseluruhan sistem berfungsi. Kami telah melihat secara langsung cara pendekatan modular boleh membuka kunci kes penggunaan baharu yang tidak pernah kami fikirkan pada masa lalu.

Untuk benar-benar membaiki infrastruktur AI, kita mesti menyelesaikan masalah "teknikal keras" (seperti pengkompil untuk teknologi pengkomputeran heterogen) dan mewujudkan aliran kerja pembangun hujung ke hujung yang lancar.

4 Daripada "Era Penyelidikan AI" kepada "Era Pengeluaran AI"

Kejayaan kami bermakna pembangun di seluruh dunia akan mempunyai akses kepada perisian AI yang benar-benar boleh digunakan, mudah alih dan berskala.

Dalam dunia baharu, pembangun yang tidak mempunyai belanjawan yang mencukupi atau bakat terbaik juga boleh bekerja dengan cekap seperti gergasi teknologi global kecekapan dan jumlah kos pemilikan (TCO) perkakasan AI akan dipertingkatkan dengan mudah oleh perusahaan; pasangkan ASIC tersuai untuk disesuaikan dengan kes penggunaan mereka semudah menempatkan ke pelayan; menjadi lebih mudah.

Kita akan lihat: pembangunan industri AI tidak lagi dihadkan oleh jadual waktu yang ditentukan oleh gergasi teknologi mengikut keperluan mereka sendiri; pembangunan industri AI akan menjadi lebih cepat dan lebih tertumpu ; inovasi akan berada di semua peringkat timbunan sedang berkembang pesat, dengan pembangun menumpukan pada membawa inovasi baharu ke pasaran dalam bidang kepakaran mereka dan membina masa depan yang lebih baik untuk kita semua sedang berkembang pesat, membawa kita daripada "Penyelidikan AI Era" kepada "Era Pengeluaran AI" ".

Atas ialah kandungan terperinci Chris Lattner, bapa LLVM: Mengapa kita perlu membina semula perisian infrastruktur AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Artikel ini dikembalikan pada:51cto.com. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam