אינטל מפרסמת את תוצאות מבחני ביצועים מהם עולה כי מאיץ הבינה המלאכותית Gaudi2, מאפשר אימון מהיר בהרבה של המודל BridgeTower לראייה ושפה ממוחשבת, בהשוואה למאיצי ה-GPU מסדרת A ו-H של Nvidia. את הבדיקה ביצעה חברת Hugging Face, חברת טכנולוגיה המובילה בתחום מודלים של בינה מלאכותית מבוססי טרנספורמר (Transformer Models).
על פי הממצאים, באימון המודל BridgeTower הספציפי, ביצועי Gaudi2 טובים ב-40% מה H100 החדש ביותר של Nvidia ואף עד פי 2.5 מהירים מה- A100.
השיפור בביצועים מיוחס בעיקר ליכולות חדשניות ב-Gaudi2 לטעינת נתונים מהירה ישירות למאיץ ועיבוד יעיל של נתוני תמונות ווידאו הנדרשים לאימון מודלים אלו.
אינטל רואה בתוצאות הללו הישג חשוב בתחרות מול הדומיננטיות של Nvidia בשוק מאיצי ה-AI עם זאת, החברה מכירה בכך שעדיין נותרו אתגרים רבים בפיתוח החומרה והתוכנה על מנת להגיע לרמה בה Nvidia נמצאת כיום.
באינטל מסבירים כי הבאנה לאבס מספקת סביבת פיתוח נוחה למפתחים עם ספריית Optimum Habana של Hugging Face. הספרייה מאפשרת להעביר קוד קיים לריצה על Gaudi2 בקלות רבה ולנצל את מלוא הביצועים שהוא מספק.
Hugging Face פיתחה את הפלטפורמה המובילה ביותר לשיתוף, אימון ופריסה של מודלי NLP מבוססי טרנספורמר כמו BERT, GPT-2 ו-GPT-3. החברה מספקת ספריות קוד פתוח ב-Python המאפשרות למפתחים ליישם בקלות מודלים מתקדמים, מבלי להתעסק עם פרטים טכניים. החברה עם חברות גדולות כמו Google, Microsoft, Nvidia ו-Intel על מנת לאפשר גישה לטכנולוגיות AI מתקדמות. עם השקת הפלטפורמה החדשה, חברות וארגונים יכולים לאמן מודלי AI גדולים ומורכבים בהרבה מבעבר לשימושים כמו ראייה ממוחשבת, רובוטיקה, ניתוח שפה טבעית, המלצות ועוד
המודל BridgeTower עצמו נחשב לאבן דרך חשובה ביותר בתחום הראייה והשפה הממוחשבת, והיכולת לאמן אותו במהירות גבוהה יותר צפויה לתרום רבות להמשך התקדמות התחום.
באינטל מציינים 3 דוגמאות ליתרונות הצפויים למשתמשי הטכנולוגיה:
1. חברות המפתחות מודלים לראייה ממוחשבת יוכלו לאמן את המודלים שלהן בקצב מהיר יותר ולשפר אותם באופן משמעותי. לדוגמה, חברת רכב אוטונומיות תוכל לאמן את המודל שלה לזיהוי עצמים בכביש במהירות רבה יותר.
2. חברות העוסקות בעיבוד שפה טבעית יכולות ליהנות מאימון מהיר יותר של מודלים לתרגום אוטומטי, זיהוי דיבור וכד’. למשל, חברת טכנולוגיה המפתחת עוזרת וירטואלית תוכל לאמן את המודל שלה להבנת שפה טבעית בקצב מהיר יותר.
3. מכוני מחקר העוסקים ב-AI יוכלו לקדם מחקרים חדשים ולחקור מודלים מורכבים יותר הודות ליכולת לאמן אותם במהירות גבוהה יותר. למשל, מכון מחקר בתחום הבריאות יוכל לממש רעיונות חדשים לאבחון רפואי מדויק יותר בעזרת מודלים מתקדמים.
הודעה לעיתונות