Процессоры могут конкурировать с графическими процессорами в цене, энергопотреблении и эффективности для задач ИИ-вывода.
Графические процессоры являются основой многих передовых вычислений и стали стандартным решением для обучения моделей ИИ. Однако существует распространённое заблуждение о том, что графические процессоры с их параллельной вычислительной мощностью необходимы для всех задач ИИ. Это приводит к тому, что многие недооценивают процессоры, которые не только конкурируют, но и часто превосходят видеокарты, особенно для операций ИИ-вывода, которые будут составлять большую часть рынка в производственных приложениях ИИ.
Использование процессоров для ИИ-вывода часто является лучшим выбором, поскольку они превосходят видеокарты по четырём критическим параметрам: цене, энергопотреблению, производительности и повсеместной доступности. Поскольку 85% задач ИИ сосредоточено не на обучении моделей, а на ИИ-выводах, большинству приложений ИИ не требуется специализированная вычислительная мощность графического процессора. Вместо этого им требуются гибкость и эффективность центральных процессоров, которые отлично справляются с многоцелевыми рабочими нагрузками и обеспечивают эквивалентную производительность для задач с низкой задержкой, критически важных для улучшения взаимодействия с пользователем и принятия решений в реальном времени.
В этом контексте использование процессоров вместо графических процессоров может быть стратегически выгодным для предприятий, стремящихся оптимизировать свои операции по четырём ключевым причинам:
Экономическая эффективность: Выбирайте процессоры для экономии средств как при первоначальной покупке, так и при последующей эксплуатации.
Энергосбережение: Используйте процессоры за их низкое энергопотребление, что приносит пользу как бюджету, так и экологической обстановке.
Оптимальная производительность: Развёртывайте процессоры за их эффективность в задачах ИИ-вывода в реальном времени.
Повсеместная доступность: Выбирайте процессоры для внедрения разнообразных многоуровневых стеков приложений, необходимых для большинства сервисов с поддержкой ИИ, избегая ограничений поставок или специфики инфраструктуры, присущей видеокартам.
Ценовые преимущества процессоров в ИИ
Процессоры часто представляют собой более экономичный вариант по сравнению с видеокартами, предлагая сбалансированное соотношение цены и производительности, особенно в задачах ИИ-вывода, где специализация графических процессоров не требуется. Изучение ценовых преимуществ процессоров над графическими процессорами подчёркивает их ценность в нескольких ключевых областях:
Соображения стоимости: Процессоры обычно требуют значительно меньших первоначальных капиталовложений или арендных платежей по сравнению с графическими процессорами, которые могут быть астрономически дорогими, иногда в десять раз дороже среднего процессора. Это экономическое различие имеет решающее значение для предприятий, стремящихся минимизировать инвестиционные затраты на услуги с поддержкой ИИ.
Операционная эффективность: Процессоры также, как правило, более энергоэффективны, чем видеокарты, что способствует снижению эксплуатационных расходов. Эта эффективность не только помогает снизить счета за электроэнергию, но и повышает общую стабильность операций ИИ.
Гибкость и универсальность: Процессоры (CPU) могут быть адаптированы под широкий спектр задач, что делает их экономически эффективными. В отличие от графических процессоров (GPU), которые специализированы и ограничены в применении вне высокоинтенсивных вычислений, процессоры используются во всей инфраструктуре приложений, включая те, которые запускают ИИ в производстве. Эта адаптивность снижает потребность в дополнительных инвестициях в оборудование, дополнительно минимизируя общие технологические расходы и повышая рентабельность инвестиций.
Энергоэффективность: операционные и экологические преимущества процессоров в ИИ
Более низкое энергопотребление процессоров по сравнению с графическими процессорами подчёркивает значительные операционные и экологические преимущества процессоров, особенно в задачах вывода ИИ. В то время как графические процессоры необходимы для обучения из-за их высокоточных вычислений, процессоры идеально подходят для задач вывода, которые обычно требуют меньшей точности и вычислительной мощности, а также сложной интеграции с окружающей приложения инфраструктурой.
Эта эффективность не только соответствует целям экологической защиты, но и снижает эксплуатационные расходы. В центрах обработки данных, где мощность и пространство имеют неоспоримую ценность, сниженные требования к питанию процессоров предоставляют убедительное преимущество перед видеокартами, которые могут потреблять до 700 ватт каждая, превышая типичное потребление электроэнергии в частной квартире. Это различие в энергопотреблении критически важно, поскольку отрасль стремится управлять растущими энергетическими потребностями без расширения своего углеродного следа. Следовательно, процессоры становятся более устойчивым выбором для определённых приложений ИИ, обеспечивая оптимальный баланс производительности и энергоэффективности.
Оптимизация производительности ИИ с помощью технологий процессоров
В отличие от графических процессоров, которые созданы для массивной параллельной обработки с большими размерами пакетов, процессоры преуспевают в поддержке приложений с небольшими размерами пакетов, таких как повышение производительности ИИ в приложениях реального времени, характеризующихся стабильно низкой задержкой работы. Вот как процессоры способствуют повышению производительности в конкретных случаях использования ИИ:
- Обработка естественного языка: процессоры облегчают интерпретацию в реальном времени и генерацию ответов, что крайне важно для приложений, требующих мгновенной коммуникации, включая многие современные оптимизированные модели GenAI, такие как Llama3.
- Распознавание объектов в реальном времени: процессоры обеспечивают быстрый анализ изображений, что необходимо для систем, которым требуются возможности немедленного распознавания объектов, таких как видеонаблюдение или промышленная автоматизация.
- Распознавание речи: процессоры быстро обрабатывают голосовые взаимодействия клиентов, улучшая сценарии использования распознавания речи, такие как рестораны быстрого питания на базе ИИ или цифровые киоски. На выходе сокращается время ожидания и повышается эффективность обслуживания.
В каждом сценарии роль процессоров является неотъемлемой частью повышения отзывчивости и надёжности системы с поддержкой ИИ в реальных сценариях.
Популярность процессоров расширяет доступ к готовым ИИ
Любая услуга с поддержкой ИИ требует целого стека универсальных приложений, которые являются основой для подачи, обработки и перемещения данных, используемых моделью ИИ. Эти приложения работают везде на универсальных процессорах. Поскольку большинство задач вывода хорошо работают на процессорах, они легко интегрируются в существующие вычислительные установки. В облачной или локальной инфраструктуре полезность обработки рабочих нагрузок ИИ вместе с другими вычислительными задачами делает услугу с поддержкой ИИ гораздо более эластичной и масштабируемой без необходимости в специализированных системах видеокарт.
Кроме того, в технологической отрасли недавно наблюдался значительный дефицит графических процессоров (GPU) из-за высокого спроса и ограниченных производственных мощностей. Это привело к увеличению сроков ожидания и росту цен для бизнеса, что препятствует развитию и инновациям в области искусственного интеллекта (ИИ).
По данным Wall Street Journal, индустрия ИИ потратила 50 миллиардов долларов в прошлом году на покупку видеокарт для обучения продвинутых моделей, но получила доход всего в 3 миллиарда долларов. Учитывая, что на вывод ИИ приходится до 85 % всех рабочих нагрузок ИИ, разрыв между расходами и доходами может стать неустойчивым, если компании продолжат полагаться на видеокарты для этих задач.
Напротив, центральные процессоры (CPU) широко распространены и могут быть приобретены для локального использования у поставщиков серверов или получены через общедоступных поставщиков услуг. Предлагая сбалансированный подход к производительности и стоимости, процессоры представляют собой более практичную альтернативу для эффективной обработки данных в задачах вывода ИИ, что делает их подходящим выбором для компаний, стремящихся поддерживать свою деятельность без финансового бремени, связанного с использованием высокопроизводительных видеокарт.
