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存儲,而非硅,將引發人工智能的下一個突破
關於圖形處理能力的辯論早已不新鮮。未來成功的人將是那些掌握數據存儲位置的人。隨着全球數據創作的持續爆炸,落後的公司將被鎖在下一個創新階段之外。
摘要
到2025年底,全球數據創建預計將達到200澤字節;這足以讓每部電影播放超過1000億次。這個估計涉及的數字內容比人類在之前所有年份中產生的總和還要多。
與這一激增並行,研究團隊揭示了第一個公開發布的萬億參數語言模型。這個龐大的模型,其訓練語料庫本身就足以填滿十年前的整個國家檔案館,是這樣一個消耗每小時數千兆字節的巨獸的例子。
沒有能夠以這些新發現的規模攝取、分階段和流式傳輸數據的存儲管道,即使是最快的處理器也會在閒置中感到沮喪。
集中式雲計算是新的瓶頸
大多數組織仍然依賴於爲網頁應用而設計的一小部分超大規模存儲孤島,而不是前沿科學。財務拖累是非常嚴峻的。
一項在四月發布的行業審計顯示,隱藏的出口和檢索費用可能會使實際存儲成本增加高達80%,使得常規模型重訓練成爲預算破壞的努力。更糟糕的是,跨區域移動數十PB的數據可能需要幾天時間;在競爭優勢以迭代週期來衡量時,這簡直是一個永恆。
因此,集中化不僅僅是抬高發票;它直接將不平等嵌入到人工智能經濟中,使得擁有更深口袋的現有企業在所有其他企業中自動佔據優勢。針對這一現實,一種不同的藍圖正在獲得動力,因爲去中心化存儲網路將數據分片到成千上萬的獨立節點上,爲建立在平等基礎上的未來鋪平了道路。
同樣重要的是,需要透明的審計追蹤,以滿足日益迫切的披露要求,說明交易數據是如何來源、整理和管理的。最終,監管將是決定明天模型是否能夠見天日或面臨訴訟的關鍵因素。
存儲的新壓力測試
實時人工智能現在已遠遠超出數據中心的範圍,將模型推向工廠車間、醫院和自動駕駛汽車。在這些邊緣,因緩慢的 I/O 而損失的毫秒可能會導致生產故障或安全風險。
最新的MLPerf Storage v2.0基準測試證明了壓力:在10,000個加速器上檢查一個GPT級工作負載現在需要37秒,即使是一個100,000-GPU超級集羣在等待磁盤時仍需停頓4.4秒,而不是進行數學運算。
除非管道能夠以突發方式傳輸PB級數據,並將相同的數據復制到成千上萬個微型站點,否則“邊緣AI”將仍然是一個更多的主題演講而非現實。分析師們已經在重復警告,存儲吞吐量,而不是內存或網路,將是限制下一代集羣的首要瓶頸。
監管增加了另一層緊迫感,例如歐盟的人工智能法案,該法案於8月2日進入第二輪執行——迫使通用模型提供者記錄每一片訓練數據……否則將面臨高達全球營業額7%的罰款。
集中式孤島難以滿足這一要求。重復的副本模糊了來源,而不透明的出口日志使審計痕跡對會計師來說如同噩夢。相比之下,去中心化網路將加密復制證明嵌入其核心,將合規性變爲副產品,而不是昂貴的附加功能。
忽視存儲的代價是危險
隨着邊緣延遲以微秒爲單位測量,法律懲罰以十億爲單位衡量,存儲不再是背景工具;它是明天的人工智能可以合法和物理運行的唯一基礎。仍然將容量視爲商品項目的公司正在同等程度地冒着技術債務和監管衝擊的風險。
計算創新將繼續成爲頭條新聞,但如果不對(數據的存放地點和方式進行同樣激進的重新思考,那麼最先進的硅片將閒置,因爲成本和合規風險不斷上升。
人工智能主導權的競爭已經開始,勝利者將是那些將存儲提升爲一流戰略優先事項、擁抱去中心化並建立從核心到邊緣的審計準備管道的人。其他所有人將發現,任何數量的GPU性能都無法超越其堆棧基礎中的瓶頸。
![凱·瓦茲內克])http://img-cdn.gateio.im/social/moments-d997b656a811b9c50640075883f8b493019283746574839201
凱·瓦夫茲尼克
凱·瓦爾茲尼克是Impossible Cloud和Impossible Cloud Network的共同創始人。他是一位經驗豐富的企業家,擁有法律博士學位,並在建立成功企業方面有着良好的業績記錄。凱意識到在web3領域需要企業級解決方案,因此創立了Impossible Cloud Network (ICN),這是一種去中心化的雲平台,旨在創建一個去中心化的AWS替代品。在ICN之前,凱創辦了Goodgame Studios,一家在線遊戲公司,將公司發展到超過1,000名員工,並創造了超過10億歐元的收入,2018年通過反向合並在納斯達克上市。