Untuk melatih model AI dengan trilion parameter, Microsoft mengesahkan pada 13 November ia membina sebuah”Superfactory AI”benua. Projek ini menghubungkan datacenters khusus ke dalam satu superkomputer maya tunggal, strategi yang direka untuk mengatasi kuasa dan batasan tanah tempatan. Infrastruktur yang diperlukan untuk gelombang pembangunan kecerdasan buatan seterusnya, dengan berkesan merawat pelbagai negeri sebagai sumber pengiraan tunggal.
NEGARA”AI SUPERFACTORI”States
Projek bercita-cita tinggi Microsoft mentakrifkan semula konsep kampus pusat data. Daripada menumpukan semua pengiraannya dalam satu kawasan geografi, syarikat itu mewujudkan rangkaian yang diedarkan yang berfungsi sebagai satu mesin yang kohesif. Jarak, kini beroperasi, membuktikan daya maju konsep. Langkah ini adalah bahagian teras dari perlumbaan AI Arms yang sengit, di mana pengiraan pengendalian adalah yang paling penting.
Microsoft Atlanta Datacen (Imej: Microsoft)
“Ini adalah mengenai membina rangkaian yang diedarkan yang boleh bertindak sebagai superkomputer maya untuk menangani cabaran terbesar di dunia dengan cara yang anda tidak dapat lakukan dalam satu kemudahan,”kata Alistair Speirs, pengurus besar di Microsoft yang memberi tumpuan kepada infrastruktur Azure, href=”https://news.microsoft.com/source/features/ai/from-wisconsin-to-atlanta-microsoft-connects-daticenters-to-build-its-first-ai-superfactory/”sasaran=”Src=”Data: Image/SVG+XML; Nitro-emphy-id=mty0mjoxmza1-1; base64, phn2zyb2awv3qm94psiwidagodcwidyxnyigd 2lkdgg9ijg3mcigagvpz2h0psi2mtciihhtbg5zpsjodhrwoi8vd3d3d3lnczlm9yzy8ymdawl3nzyi+pc9zdmc+”> microsoft Wisconsin Datacenter melalui Microsoft (Imej: Microsoft)
Skala penglihatan ini sangat besar, kerana syarikat percaya model AI masa depan akan memerlukan kuasa pengiraan jauh melebihi apa yang dapat disediakan oleh mana-mana tapak.”Jumlah infrastruktur yang diperlukan sekarang untuk melatih model-model ini bukan hanya satu pusat data, bukan dua, tetapi gandaan itu,”jelas Microsoft Azure CTO Mark Russinovich. Senibina Fairwater: Bina Tujuan untuk Model Trilion-Parameter
Di dalam setiap kemudahan Fairwater, Microsoft telah merekayasa seni bina baru yang dioptimumkan secara eksklusif untuk latihan AI berskala besar. Ini bukanlah pusat data tradisional yang direka untuk menjalankan berjuta-juta aplikasi pelanggan yang berasingan. Bangunan-bangunan itu sendiri mempunyai reka bentuk dua tingkat, pilihan yang meningkatkan ketumpatan GPU dan mengurangkan isyarat jarak fizikal mesti bergerak, meminimumkan latensi.
Sistem penyejukan cecair langsung ke cip. Reka bentuk gelung tertutup menggunakan
Jarak.
Walaupun Microsoft tidak secara rasmi menamakan vendornya, industri telah menghasilkan beberapa penyelesaian yang kuat untuk masalah yang tepat ini. Sebagai contoh, Broadcom’s Jericho4 ASIC direka untuk jenis ini , dengan Microsoft dinamakan sebagai penilai awal teknologi. Platform Spectrum-XGS juga merupakan pesaing yang kuat untuk kain yang menghubungkan laman web ini. Pendekatan perkakasan berbilang vendor ini adalah penting untuk mengelakkan kunci masuk, strategi Microsoft sedang mengejar timbunannya, termasuk usaha untuk membuat perisian CUDA Nvidia bekerja pada cip AMD yang bersaing.
