[NYT]An A.I. Supercomputer Whirs to Life, Powered by Giant Computer Chips
실리콘 밸리의 신생 기업인 세레브라스가 목요일에 공개한 이 슈퍼컴퓨터는 인공지능 제품에 전원을 공급하도록 설계된 이 회사의 특수 칩으로 만들어졌습니다. 이 칩들은 디너 접시의 크기나 인공지능에 일반적으로 사용되는 칩의 56배 크기로 눈에 띕니다. 각 Cerebras 칩은 수백 개의 기존 칩의 컴퓨팅 성능을 제공합니다.
Cerebras는 A인 G42를 위해 슈퍼컴퓨터를 만들었다고 말했습니다.I. 회사. G42는 A를 만들고 전원을 공급하기 위해 슈퍼컴퓨터를 사용할 계획이라고 말했습니다.I. 중동을 위한 제품들.
“우리가 여기서 보여주고 있는 것은 매우 크고 헌신적인 A를 구축할 수 있는 기회가 있다는 것입니다.I. 슈퍼컴퓨터”라고 Cerebras의 최고 경영자인 Andrew Feldman이 말했습니다. 그는 그의 스타트업이 “이 일이 더 빨리 이루어질 수 있고, 더 적은 에너지로 이루어질 수 있고, 더 낮은 비용으로 이루어질 수 있다는 것을 세상에 보여주고 싶다”고 덧붙였습니다
컴퓨팅 능력과 A에 대한 수요.I. 올해 전 세계 A사에 의해 I. 칩이 급등했습니다.I. 쾅. 마이크로소프트, 메타, 구글과 같은 거대 기술 기업은 물론 수많은 신생 기업들이 앞다퉈 A를 출시했습니다.인공지능으로 작동하는 ChatGPT 챗봇이 생성할 수 있는 섬뜩한 인간적인 산문으로 입소문이 난 후 최근 몇 달 동안 I. 제품들.
하지만 A를 만드는 것.I. 제품은 일반적으로 상당한 양의 컴퓨팅 성능과 특수 칩을 필요로 하기 때문에 더 많은 기술을 찾기가 어렵습니다. 5월에, 엔비디아는 A에 전력을 공급하는 데 사용된 칩의 선도적인 제조업체입니다.I. 시스템은 그래픽 처리 장치(GPU)로 알려진 자사 제품에 대한 수요가 매우 강하여 분기 매출이 월스트리트의 예상치보다 50% 이상 높을 것이라고 말했습니다. 이 예측으로 엔비디아의 시장 가치는 1조 달러 이상으로 치솟았습니다.
A 때문에 “처음으로 컴퓨터 요구 사항이 크게 증가했습니다.”I. Run의 설립자인 Ronen Dar는 다음과 같이 말했습니다:회사들이 A를 개발하도록 돕는 텔아비브의 스타트업 AI.I. 모델들. 그는 이로 인해 특수 칩에 대한 “엄청난 수요”가 발생했으며, 기업들은 칩에 대한 “접근을 확보하기 위해” 서두르고 있다고 덧붙였습니다.
그들이 A를 충분히 손에 넣기 위해서.I. Google, Amazon, Advanced Micro Devices 및 Intel을 포함한 가장 큰 기술 회사 중 일부인 I. 칩은 자체적인 대안을 개발했습니다. 세레브라스, 그래프코어, 그로크, 삼바노바 등 신생 기업들도 가세해 엔비디아가 장악하고 있는 시장 공략을 목표로 하고 있습니다.
칩은 A에서 중요한 역할을 하도록 설정되어 있습니다.I. 그들이 기술 회사들과 심지어 국가들 사이의 힘의 균형을 바꿀 수 있다는 것. 한 예로 바이든 행정부는 최근 A의 판매 제한을 저울질했습니다.I. 일부 미국 관리들은 중국이 A라고 말합니다.I. 능력은 중국의 군사 및 안보 장비를 강화함으로써 미국에 국가 안보 위협을 가할 수 있습니다.
인공지능 슈퍼컴퓨터는 엔비디아를 포함하여 이전에 만들어진 적이 있습니다. 하지만 스타트업들이 그것들을 만드는 것은 드문 일입니다.
캘리포니아 서니베일에 본사를 둔 세레브라스는 A의 속도를 높이는 하드웨어를 구축한다는 목표로 펠드먼 씨와 다른 4명의 엔지니어들에 의해 2016년에 설립되었습니다.I. 발달. 수년간, 이 회사는 A를 이끄는 샘 알트먼으로부터 7억 4천만 달러를 모금했습니다.I. 랩 오픈AI, 그리고 벤치마크와 같은 벤처 캐피털 회사들. 세레브라스의 가치는 41억 달러입니다.
왜냐하면 일반적으로 A에 전원을 공급하는 데 사용되는 칩이기 때문입니다.I.는 크기가 작고, 종종 우표 크기만 합니다. 복잡한 A를 처리하는 데는 수백 또는 수천 개의 우표가 필요합니다.I. 모델. 2019년, 세레브라스는 사상 최대의 컴퓨터 칩이라고 주장한 것을 공개했으며, 펠드먼 씨는 자사의 칩이 A를 훈련시킬 수 있다고 말했습니다.I. 기존 하드웨어보다 100배~1,000배 빠른 시스템.
아부다비 회사인 G42는 2021년에 세레브라스와 함께 일하기 시작했습니다. 그것은 아랍어 버전의 ChatGPT를 훈련시키기 위해 4월에 세레브라스 시스템을 사용했습니다.
5월에, G42는 세레브라스에게 세계의 다른 지역에 슈퍼컴퓨터 네트워크를 구축할 것을 요청했습니다. G42의 최고 경영자인 탈랄 알 카이시는 최첨단 기술이 그의 회사가 챗봇을 만들고 A를 사용할 수 있게 할 것이라고 말했습니다.I. 게놈 및 예방 관리 데이터를 분석합니다.
하지만 GPU에 대한 수요가 너무 많아서 슈퍼컴퓨터를 만들기에 충분할 정도로 구하기가 어려웠습니다. 세레브라스의 기술은 이용 가능했고 비용 효율적이었다고 알 카이시 씨는 말했습니다. 그래서 Cerebras는 단 10일 만에 G42용 슈퍼컴퓨터를 만들기 위해 칩을 사용했습니다.
“시간 규모가 엄청나게 줄었습니다,” 라고 알 카이시 씨가 말했습니다.
Cerebras는 내년에 걸쳐 G42용 슈퍼컴퓨터 2대(텍사스에 1대, 노스캐롤라이나에 1대)를 추가로 구축하고, 이후 전 세계에 6대를 추가로 배포할 계획이라고 밝혔습니다. 그것은 이 네트워크를 콘도르 갤럭시라고 부릅니다.
그럼에도 불구하고 스타트업들은 엔비디아와 경쟁하기 어려울 것이라고 AI에 초점을 맞춘 스탠포드의 컴퓨터 과학자 크리스 매닝은 말했습니다. 그것은 A를 만드는 사람들 때문입니다.I. 모델은 엔비디아의 A에서 작동하는 소프트웨어를 사용하는 데 익숙합니다.I. 칩스, 그가 말했습니다.
다른 스타트업들도 A에 진입을 시도했습니다.I. 칩 시장은 아직도 많은 시장이 “효과적으로 실패했다”고 매닝 박사는 말했습니다.
하지만 펠드먼 씨는 희망적이라고 말했습니다. 많은 A.I. 기업들은 Nvidia에만 국한되는 것을 원하지 않으며, Cerebras의 칩과 같은 다른 강력한 칩에 대한 세계적인 수요가 있다고 그는 말했습니다.
“우리는 이것이 A를 감동시키기를 바랍니다.I. 앞으로”라고 그가 말했습니다.
Inside a cavernous room this week in a one-story building in Santa Clara, Calif., six-and-a-half-foot-tall machines whirred behind white cabinets. The machines made up a new supercomputer that had become operational just last month.
The supercomputer, which was unveiled on Thursday by Cerebras, a Silicon Valley start-up, was built with the company’s specialized chips, which are designed to power artificial intelligence products. The chips stand out for their size — like that of a dinner plate, or 56 times as large as a chip commonly used for A.I. Each Cerebras chip packs the computing power of hundreds of traditional chips.
Cerebras said it had built the supercomputer for G42, an A.I. company. G42 said it planned to use the supercomputer to create and power A.I. products for the Middle East.
“What we’re showing here is that there is an opportunity to build a very large, dedicated A.I. supercomputer,” said Andrew Feldman, the chief executive of Cerebras. He added that his start-up wanted “to show the world that this work can be done faster, it can be done with less energy, it can be done for lower cost.”
Demand for computing power and A.I. chips has skyrocketed this year, fueled by a worldwide A.I. boom. Tech giants such as Microsoft, Meta and Google, as well as myriad start-ups, have rushed to roll out A.I. products in recent months after the A.I.-powered ChatGPT chatbot went viral for the eerily humanlike prose it could generate.
But making A.I. products typically requires significant amounts of computing power and specialized chips, leading to a ferocious hunt for more of those technologies. In May, Nvidia, the leading maker of chips used to power A.I. systems, said appetite for its products — known as graphics processing units, or GPUs — was so strong that its quarterly sales would be more than 50 percent above Wall Street estimates. The forecast sent Nvidia’s market value soaring above $1 trillion.
“For the first time, we’re seeing a huge jump in the computer requirements” because of A.I. technologies, said Ronen Dar, a founder of Run:AI, a start-up in Tel Aviv that helps companies develop A.I. models. That has “created a huge demand” for specialized chips, he added, and companies have “rushed to secure access” to them.
To get their hands on enough A.I. chips, some of the biggest tech companies — including Google, Amazon, Advanced Micro Devices and Intel — have developed their own alternatives. Start-ups such as Cerebras, Graphcore, Groq and SambaNova have also joined the race, aiming to break into the market that Nvidia has dominated.
Chips are set to play such a key role in A.I. that they could change the balance of power among tech companies and even nations. The Biden administration, for one, has recently weighed restrictions on the sale of A.I. chips to China, with some American officials saying China’s A.I. abilities could pose a national security threat to the United States by enhancing Beijing’s military and security apparatus.
A.I. supercomputers have been built before, including by Nvidia. But it’s rare for start-ups to create them.
Cerebras, which is based in Sunnyvale, Calif., was founded in 2016 by Mr. Feldman and four other engineers, with the goal of building hardware that speeds up A.I. development. Over the years, the company has raised $740 million, including from Sam Altman, who leads the A.I. lab OpenAI, and venture capital firms such as Benchmark. Cerebras is valued at $4.1 billion.
Because the chips that are typically used to power A.I. are small — often the size of a postage stamp — it takes hundreds or even thousands of them to process a complicated A.I. model. In 2019, Cerebras took the wraps off what it claimed was the largest computer chip ever built, and Mr. Feldman has said its chips can train A.I. systems between 100 and 1,000 times as fast as existing hardware.
G42, the Abu Dhabi company, started working with Cerebras in 2021. It used a Cerebras system in April to train an Arabic version of ChatGPT.
In May, G42 asked Cerebras to build a network of supercomputers in different parts of the world. Talal Al Kaissi, the chief executive of G42, said the cutting-edge technology would allow his company to make chatbots and to use A.I. to analyze genomic and preventive care data.
But the demand for GPUs was so high that it was hard to obtain enough to build a supercomputer. Cerebras’s technology was both available and cost-effective, Mr. Al Kaissi said. So Cerebras used its chips to build the supercomputer for G42 in just 10 days, Mr. Feldman said.
“The time scale was reduced tremendously,” Mr. Al Kaissi said.
Over the next year, Cerebras said, it plans to build two more supercomputers for G42 — one in Texas and one in North Carolina — and, after that, six more distributed across the world. It is calling this network Condor Galaxy.
Start-ups are nonetheless likely to find it difficult to compete against Nvidia, said Chris Manning, a computer scientist at Stanford whose research focuses on A.I. That’s because people who build A.I. models are accustomed to using software that works on Nvidia’s A.I. chips, he said.
Other start-ups have also tried entering the A.I. chips market, yet many have “effectively failed,” Dr. Manning said.
But Mr. Feldman said he was hopeful. Many A.I. businesses do not want to be locked in only with Nvidia, he said, and there is global demand for other powerful chips like those from Cerebras.
“We hope this moves A.I. forward,” he said.