Az AI Chip Company bejelentette feloszlását

Kiderült, hogy 2024. július 31-én feloszlik a mesterséges intelligenciával foglalkozó LeapMind félvezető startup.

Soichi Matsuda, a vállalat igazgatója és vezérigazgatója az érdeklődőknek küldött e-mailben azt mondta: "Úgy gondoljuk, hogy a mesterséges intelligencia tényleges használatához mind a szoftvert, mind a hardvert figyelembe kell vennünk, ráadásul nagyon kevés ilyen cég van." "Világszerte vannak ilyen ötletek, ezért folyamatosan kihívást jelent számunkra, hogy azt gondoljuk, hogy értékesek, de nagyon csalódottak vagyunk, hogy még nem tudtuk bizonyítani az értéküket" - magyarázza, hogy így döntöttek. Önként feloszlatja a társaságot, amíg még rendelkezik készpénzzel és betétekkel, hogy elkerülje a nemteljesítés kockázatát.

A Társaság augusztustól a szokásos felszámolási eljárás megindítását tervezi, ekkor Matsuda úr lesz a felszámoló képviselője.

A LeapMind új AI chipek fejlesztésébe kezd

A cég hivatalos honlapja szerint a társadalom folyamatosan változik a technológia fejlődésével. A berendezések gyors innovációja és az infrastruktúra elterjedése nagy mennyiségű adat összegyűjtését és felhasználását tette lehetővé. A gépi tanulás gyakorlati alkalmazásával nőtt az elemzés pontossága, az adatok felhasználása is megszokottabbá vált. Az adatciklusok áramlása, azaz a gépi tanulás révén intelligensebbé váló eszközök által generált jobb adatok áramlása minden eddiginél gyorsabb lesz, kényelmesebbé téve az emberek életét.

A LeapMind volt az egyik első olyan vállalat, amely megjósolta ezt a jövőt, és 2012 óta gépi tanuláson alapuló vállalkozást működtet.

A LeapMind elmondta, hogy a cég műszaki adottságait és jövőképét számos cég és szervezet nagyra értékelte, és számos, gépi tanulást alkalmazó projektben is részt vett, de sajnos nem sok eset került át társadalmi megvalósításba. Két probléma van. Az első a gyakorlati gépi tanulási modellek felépítése. Ahhoz, hogy a gépi tanulást kihasználjuk az eddig megoldhatatlan feladatok megoldására, kiváló minőségű gépi tanulási modelleket kell kidolgoznunk. A második egy olyan számítási környezet, amely lehetővé teszi a gépi tanulási modellek tényleges futtatását. Nincs olyan egyértelmű eszköz, amely lehetővé tenné, hogy korlátozott használat mellett ténylegesen működjön, például a szélén.

A LeapMind úgy véli, hogy a vállalatoknak két kihívással kell leküzdeniük a társadalom fejlesztését a gépi tanulási eszközök használatával. Azáltal, hogy továbbra is jóhiszeműen szembesültünk az ügyfelekkel és a problémákkal a különböző készségekkel rendelkező kollégákkal, kétféleképpen tudtuk megoldani a problémákat: "jó minőségű gépi tanulási modellek fejlesztése" és "nagy sebességű, hatékony hardver IP fejlesztése" "Eljöttem fel a válasszal.

Szoftveres és hardveres oldalon egyaránt dolgozva a lehetetlent is lehetővé tehetjük. Ez a jövő elérhető. Hiszünk abban, hogy a világ számára a jövő kulcsfontosságú technológiáival való ellátásával humánusabb életformát tudunk kialakítani.

Ezen előzmények és megfontolások alapján a LeapMind tavaly októberben bejelentette, hogy új mesterségesintelligencia-chipeket fejleszt ki az AI-modellek számítási feldolgozásának felgyorsítása és az iparágban vezető költségteljesítmény elérése érdekében.

Azt mondják, hogy az AI-modellek, köztük a nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) méretének és számítási összetettségének a közelmúltban történő növekedése miatt az élvonalbeli AI-modellek képzésének költsége jelentősen megnőtt a 10 évvel ezelőttihez képest. Ez a növekvő költség a mesterséges intelligencia fejlesztésének fő szűk keresztmetszete.

Egy jó mesterséges intelligencia modell létrehozásához nagyszámú processzorra van szükség a párhuzamos számításokhoz. Nagyszámú processzor biztosítása nagy költségvetést igényel. Ha költséghatékony processzort tud használni, jobb mesterségesintelligencia-modelleket fejleszthet még azonos költségvetéssel is. Más szóval, az AI tanuláshoz szükséges processzorjellemzők az abszolút teljesítményről az ár-teljesítmény felé tolódnak el.

A fenti körülmények fényében a LeapMind új processzor-félvezetőket (a továbbiakban "AI chipek") kezdett fejleszteni az AI tanuláshoz és következtetésekhez, felhasználva az általunk az élvonalbeli AI-gyorsítók fejlesztése során felhalmozott technológiát. Az új mesterséges intelligencia chip a mesterséges intelligencia modellek tanulására és következtetéseire összpontosít, 2 PFLOPS (petaflops) számítási teljesítménycéllal, és 10-szerese a hasonló teljesítményű GPU-k ár/teljesítményének. A termék szállítása várhatóan legkésőbb 2025-ben kezdődik meg.

 

A jelentések szerint az új AI chip a következő jellemzőkkel rendelkezik: AI modelltanulásra és gondolkodásra tervezték · Hangsúly az alacsony bites kifejezésekre, mint például az FP8 nyílt forráskódú illesztőprogramok és fordítók Azt mondják, hogy amikor az AI-modell tanulását és következtetését számítási feladatnak tekintik, a következő jellemzőkkel rendelkezik: · A mátrixszorzás szűk keresztmetszet a számításokban, könnyen párhuzamosítható, és kevés feltételes ága van.

A LeapMind hangsúlyozza, hogy a vállalat célja nem az általános célú számítógépek teljesítményének javítása, hanem a fenti szolgáltatásokat kifejezetten az AI-modell tanulására és érvelésére tervezi. Például mivel kevés feltételes elágazás van a programban, a tranzisztorok száma csökkenthető az elágazás előrejelző egység elhagyásával.

Az alacsony szintű kifejezések, például az fp8 hangsúlyozásának oka, hogy véleményük szerint az AI modellek számítási szűk keresztmetszete a mátrixszorzás, ami sok szorzással és összeadással jár. A szorzók általában nagy áramkörök, de a korábbinál kisebb bitszélességű adattípusok, például az FP8 használatával csökkenthető a szükséges tranzisztorok száma. Ezen túlmenően, mivel a feldolgozott adatok kicsik, hatékonyan lehet kihasználni az elmúlt években szűk keresztmetszetté vált DRAM sávszélességet.

Ami a nyílt forráskódú illesztőprogramokat és fordítókat illeti, ez azért van, mert az AI-modellek fejlesztéséhez olyan fejlett szoftververemre van szükség, amelyet egyetlen vállalat nem tud biztosítani. Már létezik egy nyílt forráskódú szoftver-ökoszisztéma, amely több vállalatot is magában foglal, és ahhoz, hogy ennek az ökoszisztémának a részese lehessen, fontos, hogy nyílt forráskódú szoftverként csatlakozzon a közösséghez.

A LeapMind program keretében a vállalat a lehető legnagyobb mértékben nyilvánosságra hozza a hardverspecifikációkat, és olyan szoftvereket ad ki, mint az illesztőprogramok és a fordítók OSI-kompatibilis licenc alatt.