Хотя многие компании считают облако лучшим выбором для обучения и запуска больших приложений ИИ, лишь небольшая часть существующей облачной инфраструктуры на данный момент имеет соответствующие вычислительные мощности, пишет The Wall Street Journal (WSJ). «Сейчас существует довольно большой дисбаланс между спросом и предложением», — сообщил Четан Капур (Chetan Kapoor), директор по управлению продуктами в подразделении AWS EC2. Ниди Чаппелл (Nidhi Chappell), генеральный менеджер Azure AI Infrastructure, отметила наличие «неутолимого» спроса на запуск больших языковых моделей (LLM). Однако основная часть текущей облачной инфраструктуры не была создана для запуска таких больших и сложных систем. Облако позиционировалось как удобная альтернатива локальным серверам, которую можно легко масштабировать под свои цели с оплатой по факту использования. Большая часть современного облачного пространства состоит из серверов с CPU общего назначения, предназначенных для одновременного выполнения нескольких рабочих нагрузок. И гораздо меньше имеется GPU-серверов и кластеров, оптимизированных для ИИ и больших рабочих нагрузок. При этом AWS, Google, M**a и Microsoft уже увеличили срок эксплуатации имеющегося оборудования с трёх–четырёх до шести лет.

Подробнее на 3Dnews.ru