🚀 Il dilemma della GPU perché lo strumento preferito dell’AI sta diventando sempre più difficile da ottenere 🎮
La startup Inference.ai ha raccolto nuovi capitali di rischio per la sua piattaforma che collega i carichi di lavoro di intelligenza artificiale alle risorse esistenti di calcolo con GPU.
Inference.ai abbina compiti AI con il calcolo su cloud delle GPU | ENBLE
di [Il tuo nome]
Con la domanda di intelligenza artificiale (AI) che continua a crescere a livelli record, uno dei componenti essenziali sta incontrando vincoli di approvvigionamento. Le unità di elaborazione grafica (GPU), famose per la loro capacità di eseguire elaborazioni parallele, stanno faticando a tenere il passo dei crescenti investimenti nella tecnologia basata su AI. 📈
L’anno scorso, le schede per l’alta performance AI di Nvidia si sono vendute rapidamente, lasciando molti alla ricerca di queste ambite GPU. Per peggiorare le cose, il CEO del produttore di chip TSMC prevede che l’approvvigionamento di GPU potrebbe rimanere vincolato fino al 2025.😱 Questa riduzione ha attirato l’attenzione persino della Federal Trade Commission degli Stati Uniti, che sta conducendo un’indagine sulle partnership tra le startup di AI e i giganti del cloud come Google e AWS per garantire una sana competizione. 👥
Quindi, qual è la soluzione? Dipende dalle tue risorse e opzioni. Giganti tecnologici come Meta, Google, Amazon e Microsoft si sono trovati a dover comprare qualunque GPU trovassero e a sviluppare chip personalizzati per soddisfare le loro esigenze legate all’AI.💰 Per realtà più piccole, il mercato decide il loro destino.
Ma non temere! John Yue e Michael Yu, i co-fondatori di Inference.ai, hanno un approccio diverso. 🦾 Inference.ai offre un sistema di calcolo su GPU nel cloud come servizio attraverso la collaborazione con centri di dati di terzi. La loro piattaforma utilizza algoritmi per abbinare i carichi di lavoro specifici delle aziende con le risorse di GPU disponibili. In sostanza, cercano di rimuovere la confusione e l’incertezza che circondano le scelte e l’acquisizione dell’hardware. 😎
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“Inference porta chiarezza all’ingarbugliato panorama dell’hardware per fondatori e sviluppatori, consentendo un flusso di lavoro più veloce, riducendo la latenza e i costi”, afferma Yue. “I nostri strumenti e il nostro team aiutano i decisori a districarsi nella confusione e a trovare la soluzione perfetta per i loro progetti.” 🌟
Inference fornisce ai clienti un’istanza di GPU nel cloud e offre 5TB di archiviazione oggetti. Grazie alla loro tecnologia di abbinamento basata su algoritmi e alle partnership con operatori di centri dati, sostengono di offrire opzioni di calcolo su GPU significativamente più economiche e con una migliore disponibilità rispetto ai principali fornitori di cloud pubblici. 💸
“Il mercato delle GPU ospitate è confuso e cambia giornalmente”, continua Yue. “Inoltre, abbiamo osservato variazioni dei prezzi fino al 1000% per la stessa configurazione. I nostri strumenti e il nostro team semplificano il processo decisionale e garantiscono la scelta giusta per ogni progetto.”
Adesso, non siamo stati in grado di testare di persona le affermazioni di Inference, ma sicuramente hanno la loro buona dose di concorrenza. CoreWeave, in passato un’operazione di mining di criptovalute che si è convertita alla fornitura di GPU, si prevede che porterà ricavi per circa $ 1,5 miliardi entro il 2024. Lambda Labs, un altro contendente meritevole, ha ottenuto un impressionante finanziamento di $ 300 milioni di venture capital lo scorso ottobre. Inoltre, ci sono servizi di cloud GPU come Together, insieme a startup come Run.ai ed Exafunction, che puntano a ridurre i costi di sviluppo dell’AI reinterpretando le complessità dell’hardware sottostante. 🏋️♂️
Nonostante la forte concorrenza, Inference è riuscita a ottenere un round di investimento di $ 4 milioni da importanti aziende come Cherubic Ventures, Maple VC e Fusion Fund. Questi fondi verranno utilizzati per potenziare l’infrastruttura di distribuzione di Inference. Matt Cheng di Cherubic ha espresso fiducia in Inference, affermando: “Abbiamo deciso di investire perché il calcolo accelerato e i servizi di archiviazione stanno guidando la rivoluzione dell’AI e il prodotto di Inference alimenta la prossima ondata di crescita dell’AI.”
🔍 Ecco alcune domande comuni che potresti avere:
Domande e risposte
Domanda: Perché le GPU sono così essenziali per le applicazioni AI?
Risposta: Le GPU possiedono un enorme potere di elaborazione parallela, che consente loro di gestire in modo efficiente gli elaborati complessi richiesti per le attività di AI. Questa capacità le rende la scelta ideale per l’addestramento e le operazioni di inferenza dell’AI.
Domanda: La carenza di GPU è un problema temporaneo?
Risposta: Purtroppo, sembra che la carenza di GPU possa persistere almeno fino al 2025. Gli aumenti degli investimenti in AI da parte di aziende di tutte le dimensioni, uniti all’alta domanda di GPU, hanno creato questo squilibrio tra domanda e offerta.
Domanda: Come stanno affrontando la carenza di GPU i giganti tecnologici?
Risposta: I giganti tecnologici come Meta, Google, Amazon e Microsoft si stanno rivolgendo all’acquisto delle GPU disponibili e stanno anche investendo massicciamente nello sviluppo dei propri chip personalizzati. Questo approccio consente loro di garantire un’offerta costante per i loro prodotti basati su AI.
Domanda: Cosa offre Inference.ai che li differenzia dalla concorrenza?
Risposta: Inference.ai si differenzia offrendo calcolo su GPU nel cloud come servizio tramite partnership con centri di dati di terzi. La loro tecnologia di abbinamento basata su algoritmi aiuta i clienti a trovare la GPU più adatta ai loro progetti, offrendo al contempo risparmi sui costi e una migliore disponibilità.
D: Come Inference.ai si confronta con altri fornitori di cloud GPU come CoreWeave e Lambda Labs?
R: Inference.ai affronta una concorrenza diretta da altri fornitori di cloud GPU come CoreWeave e Lambda Labs. Tuttavia, Inference.ai punta a distinguersi sfruttando la sua tecnologia di matching algoritmico e offrendo soluzioni convenienti dal punto di vista dei costi, rendendolo un’alternativa interessante per i clienti che cercano opzioni di calcolo GPU accessibili.
🔮 Guardando nella palla di cristallo, possiamo prevedere che la carenza di GPU motiverà ulteriori miglioramenti nell’hardware e nell’infrastruttura dell’IA. Con l’aumentare della domanda di prodotti e sistemi basati sull’IA, la necessità di capacità di elaborazione continuerà a crescere. Emegeranno concorrenti, ognuno dei quali si sforzerà di affrontare le sfide e le limitazioni dell’offerta di GPU. Man mano che la tecnologia progredisce, potremmo assistere a progressi nelle unità di elaborazione alternative o in soluzioni innovative basate su cloud, trasformando in definitiva il panorama dell’hardware dell’IA. Il futuro è luminoso! 💡
✨ Ricorda di condividere questo articolo con i tuoi compagni appassionati di tecnologia e appassionati di IA! Continuiamo la conversazione e troviamo soluzioni insieme. 🚀
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