Microsoft розробляє власний чип під кодовою назвою Athena, який можна використовувати для навчання великих мовних моделей і уникнути дорогої залежності від NVIDIA.
Згідно зі звітом The Information компанія таємно працює над Athena з 2019 року, а нині спільна група співробітників Microsoft і OpenAI вже має доступ до чипів і може перевірити, наскільки добре вони працюють з останніми великими мовними моделями, такими як GPT-4.
Наразі ключовий постачальник ШІ-чипів — це NVIDIA. Остання версія графічних процесорів компанії H100 продається на eBay за понад $40 000. За оцінками OpenAI для комерціалізації ChatGPT знадобиться понад 30 000 чипів більш ранньої версії NVIDIA A100.
У той час як NVIDIA намагається створити якомога більше чипів, щоб задовольнити попит компаній, Microsoft шукає власні можливості та спосіб заощадити гроші на навчанні ШІ. Повідомляється, що компанія прискорила роботу над Athena — проєктом зі створення чипів для штучного інтелекту власного виробництва. Незрозуміло, чи Microsoft коли-небудь зробить ці чипи доступними для клієнтів хмарного сервісу Azure, однак для власних проєктів (зокрема, й тих, що розробляє OpenAI) їх ймовірно застосовуватимуть вже наступного року. Компанія також розробила дорожню карту, яка передбачає виробництво чипів кількох поколінь.
Майбутні ШІ-чипи Microsoft не називає прямою заміною процесорам NVIDIA, однак вважає, що внутрішні зусилля можуть значно скоротити витрати на них. Нині компанія продовжує розгортати функції штучного інтелекту в пошуковій системі Bing, програмах Office, GitHub та інших власних продуктах.
Також наприкінці 2020 року Bloomberg повідомляв, що Microsoft розглядала можливість розробки власних процесорів на архітектурі ARM для серверів і, можливо, навіть майбутнього пристрою Surface. Готових продуктів ми ще не бачили, але компанія співпрацювала з AMD і Qualcomm у розробці спеціальних чипів для пристроїв Surface Laptop і Surface Pro X.
Amazon, Google та Meta мають власні чипи для штучного інтелекту, але багато компаній все ще покладаються на процесори NVIDIA для роботи з останніми великими мовними моделями.
Google з 2016 року розробляє та розгортає власний чип для штучного інтелекту під назвою Tensor Processing Unit (TPU). Всередині компанії TPU використовують для більш ніж 90% роботи з навчання штучного інтелекту. У недавній науковій статті Google розповіла, що за допомогою власних спеціально розроблених оптичних перемикачів об’єднала понад 4000 таких чипів в суперкомп’ютер, на якому протягом 50 днів навчалась модель Google PaLM. І ці машини, за словами компанії, значно швидші та енергоефективніші, ніж аналогічні системи NVIDIA.
Favbet Tech – це ІТ-компанія зі 100% українською ДНК, що створює досконалі сервіси для iGaming і Betting з використанням передових технологій та надає доступ до них. Favbet Tech розробляє інноваційне програмне забезпечення через складну багатокомпонентну платформу, яка здатна витримувати величезні навантаження та створювати унікальний досвід для гравців. IT-компанія входить у групу компаній FAVBET.