Apple использовала тензорные чипы Google для разработки Apple Intelligence

Как опытный наблюдатель за технологической индустрией с более чем двадцатилетним опытом, я нахожу решение Apple использовать тензорные процессоры (TPU) Google вместо широко используемых графических процессоров (GPU) Nvidia для своей инфраструктуры искусственного интеллекта весьма интригующим.

Как энтузиаст, я бы перефразировал это так: вместо того, чтобы делать выбор в пользу широко используемых графических процессоров (GPU) от Nvidia, Apple решила использовать тензорные процессоры (TPU), технологию, разработанную Google, при создании двух основных компоненты своей системы искусственного интеллекта.

В недавно опубликованном исследовательском документе Apple, опубликованном на канале CNBC, технологический гигант раскрывает свою значительную зависимость от облачного оборудования Google в своих проектах искусственного интеллекта. В документе указывается, что Apple использовала 2048 чипов Google TPUv5p для создания моделей искусственного интеллекта и 8192 процессора TPUv4 для моделей серверного искусственного интеллекта. Примечательно, что в этом описании отсутствует какое-либо упоминание об оборудовании Nvidia, что подразумевает сознательное предпочтение технологии Google, основанное на выборе инфраструктуры Apple, представленном в исследовательской работе.

Примечательно это объявление, учитывая лидирующую позицию Nvidia в индустрии процессоров искусственного интеллекта, а Apple редко раскрывает свой выбор оборудования для целей разработки. Графические процессоры Nvidia являются популярным выбором для приложений искусственного интеллекта благодаря их превосходной производительности и эффективности. В отличие от Nvidia, которая самостоятельно продает свои чипы и системы, Google предоставляет доступ к своим TPU через облачные сервисы. Пользователи TPU Google должны разрабатывать свое программное обеспечение в экосистеме Google, предоставляя интегрированные инструменты и услуги для упрощения разработки и внедрения моделей искусственного интеллекта.

В опубликованном исследовании команда инженеров Apple рассказывает, что TPU (тензорные процессоры) сыграли важную роль в эффективном обучении сложных моделей искусственного интеллекта. Они подробно рассказывают о том, как TPU Google структурированы в обширные кластеры, обеспечивая необходимую вычислительную мощность для проектов Apple в области искусственного интеллекта. Apple намерена инвестировать более 5 миллиардов долларов в течение следующих двух лет в модернизацию своей серверной инфраструктуры искусственного интеллекта. Ожидается, что этот шаг укрепит возможности искусственного интеллекта и уменьшит зависимость от внешних поставщиков оборудования.

1. Помимо объяснения применения TPU Google, в статье также затрагиваются этические проблемы создания искусственного интеллекта. Apple подчеркнула свою приверженность этичному обращению с данными, заявив, что никакая личная информация пользователей не использовалась для обучения ее систем искусственного интеллекта. Вместо этого они использовали для этой цели комбинацию общедоступных, лицензированных и открытых наборов данных. Кроме того, Apple отметила, что набор данных, используемый для обучения, состоящий из общедоступных веб-данных и лицензионного контента, был тщательно отобран для обеспечения конфиденциальности пользователей.

Смотрите также

• Обзор Motorola Moto G75: много функций, но есть недостатки

• Месяц, 150 фотографий – мой вердикт камерам OnePlus 13

• Обнаженные сцены Антихриста Уиллема Дефо потребовали дублера, чтобы решить большую проблему

• Что случилось с Джимом Стритом Алекса Рассела в сериале S.W.A.T. Седьмой сезон?

• Бобби умрет в 9-1-1? Объяснение дикой концовки 7 сезона

• Обзор Motorola Moto G35 5G: резче, но медленнее

• Объяснение полностью фронтальной обнаженной сцены «Дом дракона» Юэна Митчелла

• Стоит ли вам покупать Google Pixel 9a или Samsung Galaxy A56?

• Настоящая причина, по которой Сандра О не вернется в «Анатомию страсти»

• Я спросил у Google, как может выглядеть умное кольцо Pixel, и вот результаты.

2024-07-30 16:00