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वर्णमाला का गूगल मंगलवार को अपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सुपर कंप्यूटरों के बारे में नया विवरण जारी किया, जिसमें कहा गया है कि सिस्टम तुलनात्मक प्रणालियों की तुलना में तेज़ और अधिक शक्ति-कुशल दोनों हैं। NVIDIA.
Google ने Tensor Processing Unit, या TPU नामक अपनी स्वयं की कस्टम चिप डिज़ाइन की है। यह कंपनी के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रशिक्षण के 90 प्रतिशत से अधिक काम के लिए उन चिप्स का उपयोग करता है, मॉडल के माध्यम से डेटा फीड करने की प्रक्रिया उन्हें मानव-जैसे पाठ के साथ प्रश्नों का जवाब देने या चित्र बनाने जैसे कार्यों में उपयोगी बनाती है।
Google TPU अब अपनी चौथी पीढ़ी में है। Google ने मंगलवार को एक वैज्ञानिक पत्र प्रकाशित किया, जिसमें बताया गया है कि कैसे इसने 4,000 से अधिक चिप्स को एक सुपरकंप्यूटर में एक साथ अपने स्वयं के कस्टम-विकसित ऑप्टिकल स्विच का उपयोग करके अलग-अलग मशीनों को जोड़ने में मदद की है।
इन कनेक्शनों में सुधार एआई सुपरकंप्यूटर बनाने वाली कंपनियों के बीच प्रतिस्पर्धा का एक प्रमुख बिंदु बन गया है क्योंकि तथाकथित बड़े भाषा मॉडल जो Google की बार्ड या ओपनएआई जैसी प्रौद्योगिकियों को शक्ति प्रदान करते हैं। चैटजीपीटी आकार में विस्फोट हो गया है, जिसका अर्थ है कि वे एक चिप पर स्टोर करने के लिए बहुत बड़े हैं।
इसके बजाय मॉडलों को हजारों चिप्स में विभाजित किया जाना चाहिए, जो तब मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए हफ्तों या उससे अधिक समय तक एक साथ काम करना चाहिए। Google का PaLM मॉडल – इसका अब तक का सबसे बड़ा सार्वजनिक रूप से प्रकट किया गया भाषा मॉडल – इसे 50 दिनों में 4,000-चिप सुपर कंप्यूटरों में से दो में विभाजित करके प्रशिक्षित किया गया था।
Google ने कहा कि उसके सुपरकंप्यूटर चिप्स के बीच कनेक्शन को फिर से कॉन्फ़िगर करना आसान बनाते हैं, समस्याओं से बचने और प्रदर्शन लाभ के लिए ट्वीक करने में मदद करते हैं।
“सर्किट स्विचिंग विफल घटकों के आसपास रूट करना आसान बनाता है,” Google फेलो नॉर्म जोप्पी और Google के विशिष्ट इंजीनियर डेविड पैटरसन ने सिस्टम के बारे में एक ब्लॉग पोस्ट में लिखा है। “यह लचीलापन हमें एमएल (मशीन लर्निंग) मॉडल के प्रदर्शन में तेजी लाने के लिए सुपरकंप्यूटर इंटरकनेक्ट की टोपोलॉजी को बदलने की इजाजत देता है।”
जबकि Google अब केवल अपने सुपरकंप्यूटर के बारे में विवरण जारी कर रहा है, यह कंपनी के अंदर 2020 से मायेस काउंटी, ओक्लाहोमा के एक डेटा सेंटर में ऑनलाइन है। Google ने कहा कि स्टार्टअप मिडजर्नी ने अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सिस्टम का इस्तेमाल किया, जो पाठ के कुछ शब्द खिलाए जाने के बाद ताजा छवियां उत्पन्न करता है।
पेपर में, Google ने कहा कि तुलनात्मक आकार के सिस्टम के लिए, इसका सुपरकंप्यूटर Nvidia की A100 चिप पर आधारित सिस्टम की तुलना में 1.7 गुना तेज और 1.9 गुना अधिक पावर-कुशल है, जो चौथी पीढ़ी के TPU के समान ही बाजार में था। .
Google ने कहा कि उसने अपनी चौथी पीढ़ी की Nvidia की वर्तमान प्रमुख H100 चिप से तुलना नहीं की क्योंकि H100 Google की चिप के बाद बाजार में आई और इसे नई तकनीक के साथ बनाया गया है।
Google ने संकेत दिया कि यह एक नए TPU पर काम कर सकता है जो Nvidia H100 के साथ प्रतिस्पर्धा करेगा, लेकिन कोई विवरण नहीं दिया, जोप्पी ने रॉयटर्स को बताया कि Google के पास “भविष्य के चिप्स की एक स्वस्थ पाइपलाइन” है।
© थॉमसन रॉयटर्स 2023
