सार:
एंथ्रोपिक ने अपने आईपीओ रोड शो के दौरान खुलासा किया कि वह एएमडी एआई एक्सेलेरेटर को अनुकूलित करने में मदद के लिए क्लाउड माइथोस प्रीव्यू का उपयोग करता है। एक कंपनी ने कहा कि क्लाउड एआई को आंतरिक मॉडल को एएमडी एमआई355एक्स पर शीघ्र वर्ड प्रोसेसिंग पूरा करने और प्रयोग करने योग्य प्रदर्शन स्तर तक पहुंचने में केवल 3 दिन लगे।
क्लाउड ने इस प्रयास में न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ लगभग सभी GPU कर्नेल कोड को पोर्ट या लिखा। इस मामले ने NVIDIA के CUDA सॉफ़्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र और AI चिप्स के साथ प्रतिस्पर्धा के बारे में चर्चा शुरू कर दी है। CUDA NVIDIA की खाई है, लेकिन यह देखना बाकी है कि AI युग में यह खाई कितने समय तक टिक सकती है।
जब AI मॉडल विभिन्न चिप आर्किटेक्चर पर चलते हैं, तो उन्हें अंतर्निहित कंप्यूटिंग कोड, सॉफ़्टवेयर स्टैक और हार्डवेयर सुविधाओं के अनुकूल होने की आवश्यकता होती है। व्यावहारिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए, इंजीनियर अक्सर मैट्रिक्स संचालन, मेमोरी एक्सेस और मल्टी-चिप संचार के लिए भी अनुकूलन करते हैं।
एक कंपनी ने कहा कि कंपनी के पिछले अनुभव के आधार पर, नए चिप प्लेटफार्मों को एकीकृत करने के लिए पारंपरिक इंजीनियरिंग विधियों का उपयोग करने में आमतौर पर दर्जनों इंजीनियरों को कई महीने (वास्तव में 6 से 12 महीने) लगते हैं, लेकिन एआई की भागीदारी से, इस प्रक्रिया को केवल 3 दिनों तक छोटा किया जा सकता है।
एनवीडिया का CUDA, जो बड़ी संख्या में विकास उपकरण, कंप्यूटिंग लाइब्रेरी और GPU-अनुकूलित सॉफ़्टवेयर को एक साथ लाता है, लंबे समय से AI विकास के लिए एक महत्वपूर्ण आधार रहा है, क्योंकि विशिष्ट हार्डवेयर के लिए मूल रूप से अनुकूलित कोड को अन्य चिप्स के लिए अनुकूलित करने के लिए बड़ी मात्रा में इंजीनियरिंग संसाधनों के निवेश की आवश्यकता होती है।
एआई के अंतर्निहित कोड के प्रत्यारोपण में भाग लेने के बाद, यह इंजीनियरों को जीपीयू कर्नेल को तेजी से लिखने और समायोजित करने में मदद कर सकता है, और उद्यमों के लिए विभिन्न चिप प्लेटफार्मों तक पहुंचने की लागत और समय को कम करने का अवसर मिलेगा। इस स्तर पर, कंपनी ए द्वारा वास्तव में अनुकूलित चिप्स में एनवीआईडीआईए, एएमडी, गूगल टीपीयू और अमेज़ॅन ट्रेनियम शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं।
AMD और Anthropic ने पहले घोषणा की है कि वे AMD MI450 श्रृंखला के आधार पर 2GW तक GPU कंप्यूटिंग शक्ति तैनात करेंगे। पहली 1GW तैनाती 2027 की पहली छमाही में शुरू करने की योजना है। दोनों पक्ष AMD GPU वर्कलोड को अनुकूलित करने और ROCm सॉफ़्टवेयर विकास में तेजी लाने के लिए क्लाउड का भी उपयोग करेंगे।
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