Nvidia Corp poinformowała w poniedziałek, że buduje najpotężniejszy superkomputer ze sztuczną inteligencją (AI) w Izraelu, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu klientów na aplikacje AI.
Jak podaje Reuters, Nvidia, najcenniejsza na świecie firma zajmująca się chipami, powiedziała, że system oparty na chmurze będzie kosztował setki milionów dolarów i będzie częściowo działał do końca 2023 roku.
Bijący obecnie rekordy popularności ChatGPT OpenAI został stworzony przy użyciu tysięcy procesorów graficznych Nvidia. System został opracowany przez były zespół Mellanox. Nvidia kupiła izraelskiego projektanta chipów Mellanox Technologies w 2019 roku za prawie 7 miliardów dolarów, przebijając ofertowo Intel Corp.
Gilad Shainer, starszy wiceprezes Nvidii, powiedział, że Nvidia współpracowała z 800 startupami w Izraelu i dziesiątkami tysięcy inżynierów oprogramowania. Oczekuje się, że system, nazwany Israel-1, zapewni wydajność do ośmiu exaflopów obliczeń AI, co uczyni go jednym z najszybszych superkomputerów AI na świecie. Jeden eksaflop jest w stanie wykonać 1 kwintylion – czyli 1 000 000 000 000 000 000 – obliczeń na sekundę.
Shainer powiedział, że sztuczna inteligencja jest „najważniejszą technologią w naszym życiu” i że do opracowania sztucznej inteligencji i generatywnych aplikacji sztucznej inteligencji potrzebne są duże procesory graficzne (GPU).
Shainer powiedział, że pierwszym priorytetem Nvidii w zakresie superkomputera byli izraelscy partnerzy. „Możemy wykorzystać ten system do współpracy z partnerami spoza Izraela” – powiedział. W zeszłym tygodniu Nvidia poinformowała, że współpracowała z brytyjskim Uniwersytetem w Bristolu, aby zbudować nowy superkomputer wykorzystujący nowy układ Nvidia, który mógłby konkurować z Intelem i Advanced Micro Devices Inc.
„Sztuczna inteligencja jest obecnie wszędzie. Musisz mieć możliwość prowadzenia szkoleń na dużych zbiorach danych – powiedział Reuterowi, zauważając, że firmy w Izraelu będą miały dostęp do superkomputera, którego nie mają dzisiaj. – Ten system jest systemem na dużą skalę, który w rzeczywistości umożliwi im znacznie szybsze szkolenie, tworzenie ram i tworzenie rozwiązań, które mogą rozwiązać bardziej złożone problemy”.
