7 دقیقه
اوپنایآی آمازون وب سرویسز (AWS) را برای اجرای ChatGPT انتخاب کرده و قراردادی هفتساله به ارزش ۳۸ میلیارد دلار امضا کرده است. این قرارداد به اوپنایآی دسترسی به Amazon EC2 UltraServers و خوشههای عظیم GPU از شرکت Nvidia را میدهد که مخصوص بارکاریهای تولیدی هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ طراحی شدهاند.
چرا AWS بهعنوان انتخاب راهبردی برگزیده شد
اوپنایآی توضیح میدهد که این گام درباره سرعت، مقیاس و امنیت است. AWS تجربه عملیاتی در پیادهسازیهای عظیم هوش مصنوعی را در اختیار دارد و وعده میدهد قیمت، عملکرد و پوشش جهانی لازم برای پاسخگویی به تقاضای روبهرشد ChatGPT و APIهای توسعهدهندگان را فراهم کند. تصور کنید بتوانید صدها هزار GPU را بهصورت درخواستی فراهم کنید و در عین حال تأخیر (latency) را پایین نگه دارید — این همان مشخصه عملیاتی است که AWS ارائه میدهد.
سرعت و مقیاس عملیاتی
یکی از دلایل کلیدی انتخاب AWS توانایی آن در فراهم کردن زیرساختهای دارای مقیاس افقی (horizontal scaling) و عمودی (vertical scaling) برای مدلهای زبانی بزرگ است. برای مدلهای مولد (generative AI) که نیاز به منابع محاسباتی فراوانی دارند، امکان افزایش سریع ظرفیت پردازشی و حافظه توزیعشده، تفاوت بین پاسخدهی قابلاطمینان و تجربه کاربری ناامن را رقم میزند. در عمل این به معنی تخصیص دهها هزار GPU برای آموزش موازی و استنتاج همزمان است.
امنیت و تابآوری جهانی
علاوه بر مقیاس و سرعت، امنیت و تابآوری (resilience) زیرساخت یکی دیگر از مولفههای حیاتی است. AWS با مجموعه خدمات امنیتی، شبکهای گسترده و قابلیتهای چندمنطقهای (multi-region) امکان پیکربندیهای ایمن و سازگار با قوانین را برای سازمانها فراهم میکند. این موضوع برای اوپنایآی که باید همزمان به کاربران جهانی و مقررات محلی پاسخ دهد، اهمیت بالایی دارد.
چه مواردی در توافق ۳۸ میلیارد دلاری گنجانده شده است
این تعهد چندساله شامل زیرساخت و ظرفیتهایی است که قرار است پیش از پایان سال ۲۰۲۶ مستقر شوند و از سال ۲۰۲۷ به بعد امکان گسترش بیشتری خواهند داشت. عناصر فنی کلیدی عبارتاند از:
- Amazon EC2 UltraServers بهینهشده برای بارکاریهای مولد هوش مصنوعی.
- دسترسی به صدها هزار کارت گرافیک Nvidia، از جمله سریهای GB200 و GB300.
- قابلیت مقیاس تا دهها میلیون CPU برای نیازهای ترکیبی محاسباتی.
- طراحی معماری که GPUها را روی یک شبکه مشترک خوشهبندی میکند تا عملکرد با تأخیر پایین و توان بالا تضمین شود.
جزئیات فنی مهم
Amazon EC2 UltraServers بهعنوان بخشی از این توافق، مجهز به انواع شتابدهندهها، حافظه پهنباند و رابطهای شبکهای با پهنای باند بالا خواهد بود تا آموزش مدلهای بزرگ (large-scale training) و استقرار مدلهای مولد بهینه شود. دسترسی به سریهای جدید GPU از Nvidia مانند GB200 و GB300 نشان میدهد که تمرکز بر شتابدهی عملیات ماتریسی با دقتهای مختلف (mixed-precision) و تسریع مراحل آموزش و استنتاج است.
مقیاس CPU و ترکیب کار بارها
علاوه بر GPUها، قرارداد امکان استفاده از مقادیر زیادی CPU را برای نیازهای ترکیبی محاسباتی فراهم میکند؛ برای مثال پیشپردازش دادهها، مدیریت جریانهای داده و اجرای سرویسهای جانبی که به GPU نیاز مستقیم ندارند. این ترکیب CPU و GPU در طراحی زیرساخت ابری برای بهینهسازی هزینه و کارایی اهمیت دارد.
این توافق چگونه عملکرد ChatGPT را تغییر میدهد
با هممحلسازی (colocation) تعداد زیادی GPUهای سطح بالا از Nvidia روی یک زیرساخت یکپارچه با بافت شبکهای کمتأخیر، اوپنایآی میتواند مدلهای بزرگتر را سریعتر آموزش دهد و پاسخدهی استنتاج (inference) را برای کاربران کاهش دهد. معماری پیشنهادی هدفش افزایش توان عملیاتی برای درخواستهای همزمان و پشتیبانی از آزمایشات پیچیدهتر مدلها بدون ایجاد گلوگاه در بین مسیرهای ارتباطی یا زمانبندی است.
بهبود در زمان آموزش و انتشار مدل
با افزایش پهنای باند شبکه بین GPUها و وجود شتابدهندههای جدید، چرخه آموزش مدلهای بزرگ کوتاهتر میشود؛ این به معنای قابلیت انجام آزمایشهای بیشتر در دورههای زمانی کوتاهتر و در نهایت انتشار سریعتر قابلیتهای جدید برای کاربران ChatGPT است. برای توسعهدهندگان و تیمهای تحقیق، کاهش زمان حلقه آزمایش (iteration loop) به توان نوآوری سریعتر منجر میشود.
کاهش تأخیر استنتاج و تجربه کاربری
یکی از چالشهای مهم در خدمات مبتنی بر مدلهای مولد، تأخیر پاسخدهی است؛ بهویژه زمانی که بار کاری همزمان افزایش مییابد. خوشهبندی GPUها روی یک شبکه یکپارچه و استفاده از سرورهای UltraServer امکان نگهداری تأخیر در سطح پایین را فراهم میکند که برای تجربه تعاملی کاربران ChatGPT حیاتی است. این موضوع بهخصوص برای کاربردهای بلادرنگ مانند چت، تولید متن پویا و برنامههای تولید محتوی حساس به تأخیر اهمیت دارد.
اهمیت این معامله فراتر از عدد ۳۸ میلیارد دلار
اعداد بزرگ مانند ۳۸ میلیارد دلار توجه را جلب میکنند، اما پیام گستردهتر این است که صنعت به سمت زیرساختهای ابری عظیم (hyperscale) و ادغام عمودی (vertically integrated) برای هوش مصنوعی حرکت میکند. برای سازمانها و توسعهدهندگان، این یعنی دسترسی قابلاطمینانتر به مدلهای پیشرفته و احتمالاً سرعت بیشتر در عرضه ویژگیها. برای رقبا، این قرارداد نشان میدهد که شراکتهای بزرگ ابری کجا و چگونه نسل بعدی هوش مصنوعی را شکل خواهند داد و مستقر خواهند کرد.
پیام به بازار و رقبا
این همکاری یک سیگنال روشن به بازیگران بزرگ و کوچک بازار ابری و هوش مصنوعی است: مالکیت یا دسترسی به زیرساختهای ویژه AI میتواند مزیت رقابتی بلندمدت ایجاد کند. شرکتهایی که به دنبال ارائه خدمات مشابه هستند باید سرمایهگذاریهای بزرگی در زیرساخت، شبکه و زنجیره تأمین سختافزاری انجام دهند یا به دنبال شراکتهایی مشابه باشند.
تأثیر بر کسبوکارها و توسعهدهندگان
برای کسبوکارها، این قرارداد به معنای دسترسی مقرونبهصرفهتر و مطمئنتر به مدلهای مولد در مقیاس است. توسعهدهندگان میتوانند انتظار داشته باشند قابلیتهای جدیدی سریعتر منتشر شود و APIها با سطح خدمات بالاتری در دسترس باشند. از منظر عملیاتی، این همکاری ممکن است موجب کاهش ریسکهای مربوط به ناپایداری ظرفیت محاسباتی و افزایش تضمین SLAها شود.
چشمانداز اکوسیستم سختافزار GPU
سرمایهگذاری عظیم بر روی GPUها و تعامل نزدیک با Nvidia میتواند به تقویت اکوسیستم شتابدهندهها منجر شود؛ از جمله طراحی بهینهتر سختافزار برای بارهای کاری مولد، توسعه نرمافزارهای میانی (middleware) و بهبود ابزارهای زمانبندی و orchestration برای بهرهبرداری بهتر از منابع. این حرکت همچنین میتواند فشار تقاضا برای GPUهای اختصاصی را افزایش دهد و تأثیراتی بر زنجیره تأمین نیمههادیها داشته باشد.
خواه در حال رصد بهبودهای محصول در ChatGPT باشید، خواه تغییرات بازار ابر را دنبال کنید یا اکوسیستم GPU شرکتهایی چون Nvidia را زیر نظر دارید، این همکاری AWS با اوپنایآی یک نقطه عطف مهم در تجاریسازی هوش مصنوعی مولد در مقیاس وسیع است. قرارداد نهتنها منابع فنی، بلکه قابلیتی عملیاتی برای تسریع نوآوری در مدلهای زبانی بزرگ فراهم میآورد.
نتیجهگیری و نکات کلیدی
در نهایت، این توافق نشان میدهد که ارائهدهندگان بزرگ ابر و شرکتهای توسعهدهنده هوش مصنوعی به دنبال ساختن زیرساختهای تخصصی و مقیاسپذیر برای پشتیبانی از نسل بعدی مدلهای مولد هستند. تأثیرات آن در کوتاهمدت شامل بهبود عملکرد و کاهش تأخیر است و در درازمدت میتواند ساختار رقابت در بازار ابر و هوش مصنوعی را دگرگون کند. برای علاقهمندان و متخصصان هوش مصنوعی، دنبال کردن جزئیات فنی، آمار ظرفیت GPU و نحوه اجرای این زیرساختها برای توسعه و استقرار مدلها از اهمیت ویژهای برخوردار است.
منبع: gsmarena
ارسال نظر