🚀 O Dilema da GPU Por que a Ferramenta Preferida da IA está se Tornando Mais Difícil de Obter 🎮
A startup Inference.ai levantou novo capital de risco para sua plataforma que conecta cargas de trabalho de IA com recursos de computação GPU existentes.
Inference.ai combina tarefas de IA com computação em nuvem de GPU | ENBLE
por [Seu Nome]
À medida que a demanda por inteligência artificial (IA) continua a aumentar vertiginosamente, um componente crucial está enfrentando restrições de oferta. As Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), renomadas por sua capacidade de executar cálculos paralelos, estão tendo dificuldades para acompanhar os crescentes investimentos em tecnologia alimentada por IA. 📈
No ano passado, os cartões de alta performance de IA da Nvidia se esgotaram rapidamente, deixando muitos lutando para colocar as mãos nessas cobiçadas GPUs. Para piorar as coisas, o CEO da fabricante de chips TSMC prevê que o fornecimento de GPUs pode continuar restrito até 2025.😱 Essa escassez chamou a atenção até mesmo da Comissão Federal de Comércio dos Estados Unidos, que está investigando parcerias entre startups de IA e gigantes da nuvem como Google e AWS para garantir uma competição justa.👥
Então, qual é a solução? Isso depende dos seus recursos e opções. Gigantes da tecnologia como Meta, Google, Amazon e Microsoft têm recorrido à compra de qualquer GPU que possam encontrar e ao desenvolvimento de chips personalizados para atender às suas demandas de IA.💰 Para empreendimentos menores, o mercado dita o seu destino.
Mas não tema! John Yue e Michael Yu, os co-fundadores da Inference.ai, têm uma abordagem diferente. 🦾 A Inference.ai oferece computação em nuvem de GPU como infraestrutura como serviço, por meio de parcerias com data centers de terceiros. Sua plataforma utiliza algoritmos para combinar as cargas de trabalho específicas das empresas com os recursos de GPU disponíveis. Essencialmente, eles buscam eliminar a confusão e a incerteza que cercam as escolhas e a aquisição de hardware.😎
- Neuralink, de Elon Musk, implanta primeiro ser humano com interface...
- Neuralink, de Elon Musk, Implanta Chip Cerebral em Primeiro Humano ...
- 💻 Laptop HP 17t Tela grande, grande desconto! 🎁
“A Inference traz clareza para a paisagem confusa de hardware para fundadores e desenvolvedores, permitindo maior rendimento, menor latência e custos mais baixos”, diz Yue. “Nossas ferramentas e equipe ajudam os tomadores de decisão a cortar o ruído e encontrar o ajuste perfeito para seus projetos”.🌟
A Inference fornece aos clientes uma instância de GPU na nuvem e oferece 5TB de armazenamento de objetos. Por meio de sua tecnologia de correspondência algorítmica e parcerias com operadoras de data center, eles afirmam fornecer opções de computação de GPU significativamente mais baratas e com melhor disponibilidade em comparação com os principais provedores de nuvem pública.💸
“O mercado de GPUs hospedadas é confuso e muda diariamente”, continuou Yue. “Além disso, testemunhamos variações de preços de até 1000% para a mesma configuração. Nossas ferramentas e equipe tornam a tomada de decisões mais eficiente e garante o ajuste certo para qualquer projeto”.
Agora, não conseguimos testar as alegações da Inference em primeira mão, mas eles certamente têm sua parcela justa de concorrência. A CoreWeave, anteriormente uma operação de mineração de criptomoeda que se dedicou à provisão de GPU, deve faturar cerca de US$ 1,5 bilhão até 2024. A Lambda Labs, outro concorrente digno, garantiu impressionantes US$ 300 milhões em capital de risco em outubro passado. Além disso, há a Together, um serviço de nuvem GPU, junto com startups como Run.ai e Exafunction, que visam reduzir os custos de desenvolvimento de IA abstraindo as complexidades do hardware subjacente.🏋️♂️
Apesar da acirrada concorrência, a Inference conseguiu garantir uma rodada de investimento de US$ 4 milhões de empresas proeminentes, como Cherubic Ventures, Maple VC e Fusion Fund. Esses fundos serão utilizados para fortalecer a infraestrutura de implantação da Inference. Matt Cheng, da Cherubic, expressou sua confiança na Inference, afirmando: “Decidimos investir porque os serviços de computação e armazenamento acelerados estão impulsionando a revolução da IA e o produto da Inference impulsionará a próxima onda de crescimento da IA”.
🔍 Aqui estão algumas perguntas comuns que você pode ter:
P&R
P: Por que as GPUs são tão essenciais para aplicações de IA?
R: As GPUs possuem imenso poder de processamento paralelo, o que lhes permite lidar de forma eficiente com os cálculos complexos necessários para tarefas de IA. Essa capacidade as torna a opção preferida para treinamento e inferência de IA.
P: A escassez de fornecimento de GPUs é um problema temporário?
R: Infelizmente, parece que a escassez de fornecimento de GPUs pode persistir pelo menos até 2025. Os crescentes investimentos em IA de empresas de todos os tamanhos, juntamente com a alta demanda por GPUs, criaram esse desequilíbrio entre oferta e demanda.
P: Como as gigantes da tecnologia estão lidando com a escassez de GPUs?
R: Gigantes da tecnologia como Meta, Google, Amazon e Microsoft estão recorrendo à compra de GPUs disponíveis, ao mesmo tempo em que investem pesadamente no desenvolvimento de seus próprios chips personalizados. Essa abordagem lhes permite garantir um suprimento consistente para seus produtos alimentados por IA.
P: O que a Inference.ai oferece que a torna diferente da concorrência?
R: A Inference.ai se diferencia ao fornecer computação em nuvem de GPU como infraestrutura como serviço, por meio de parcerias com data centers de terceiros. Sua tecnologia de correspondência algorítmica ajuda os clientes a encontrar a GPU certa para seus projetos, ao mesmo tempo em que oferece economia de custos e melhor disponibilidade.
P: Como a Inference.ai se compara a outros provedores de nuvem GPU como CoreWeave e Lambda Labs?
R: A Inference.ai enfrenta concorrência direta de outros provedores de nuvem GPU como CoreWeave e Lambda Labs. No entanto, a Inference.ai busca se destacar utilizando sua tecnologia de correspondência algorítmica e oferecendo opções de computação GPU com custo eficiente, tornando-se uma alternativa atraente para clientes que procuram opções acessíveis de GPU.
🔮 Olhando para a bola de cristal, podemos esperar que a escassez de GPUs motive avanços ainda maiores na infraestrutura e hardware de IA. Com a demanda crescente por produtos e sistemas alimentados por IA, a necessidade de capacidade de processamento continuará a aumentar. Surgirão competidores, cada um deles buscando enfrentar os desafios e limitações no fornecimento de GPUs. Conforme a tecnologia avança, podemos testemunhar avanços nas unidades de processamento alternativas ou soluções inovadoras baseadas em nuvem, transformando, em última instância, o cenário do hardware de IA. O futuro é promissor! 💡
✨ Lembre-se de compartilhar este artigo com seus colegas entusiastas da tecnologia e aficionados por IA! Vamos manter a conversa e encontrar soluções juntos. 🚀
🔗 Referências: 1. Cuidado com as falsas RTX 4090s vendidas na Amazon 2. Android Auto ganhando novos recursos alimentados por IA 3. O Microsoft Teams finalmente chegando ao Android Auto 4. As melhores GPUs de todos os tempos 5. Startup Weavix desenvolvendo rádios inteligentes para trabalhadores da linha de frente 6. Usar voz sintetizada no iPhone, iPad, Mac e Apple Watch 7. Intel destaca IA com novos chips Core e Ultra 5th Gen Xeon 8. EUA supostamente interromperam o envio da máquina de fabricação de chips da ASML para a China 9. Senadores querem saber por que a conta X da SEC não estava protegida com MFA
