OpenAI เผยแนวโน้ม ระบบ AI ใช้หน่วยประมวลผลเพิ่มขึ้น 2 เท่าทุกๆ 3.5 เดือน

OpenAI ได้เผยผลการวิเคราะห์ที่ทำการศึกษาข้อมูลสถิติมาตั้งแต่ปี 2012 ถึงปริมาณพลังประมวลผลที่ใช้กับระบบ AI ขนาดใหญ่ที่สุด ซึ่งเติบโตขึ้น 2 เท่าในทุกๆ 3.5 เดือน จนทุกวันนี้พลังการประมวลผลที่ใช้สูงขึ้นนั้นเกินกว่า 300,000 เท่าเป็นที่เรียบร้อยแล้ว

 

Credit: OpenAI

 

ทางทีมของ OpenAI ได้ทำการวิเคราะห์และแบ่งยุคสมัยของเทคโนโลยีทางด้าน AI ออกเป็น 4 ช่วงหลักๆ ด้วยกัน ดังนี้

  • ก่อนปี 2012 เป็นช่วงที่ยังไม่นิยมใช้งาน GPU เพื่อประมวลผลงานทางด้าน Machine Learning มากนัก ทำให้พลังประมวลผลยังถือว่าต่ำ
  • ช่วงปี 2012 – 2014 เป็นช่วงที่เริ่มมีการใช้งาน GPU ตั้งแต่ 1-8 ใบในการเทรนระบบ AI และทำให้มีประสิทธิภาพที่ระดับ 1-2 TFLOPS
  • ช่วงปี 2014 – 2016 เป็นช่วงที่มีการใช้งาน GPU ตั้งแต่ 10-100 ใบในการเทรนระบบ AI และมีประสิทธิภาพในระดับ 5-10 TFLOPS
  • ช่วงปี 2016 – 2017 เป็นช่วงที่เริ่มมีการพัฒนาฮาร์ดแวร์เฉพาะทางสำหรับการประมวลผลและระบบ TPU รวมถึงมีการเชื่อมต่อเครือข่ายความเร็วสูงเกิดมากขึ้น ทำให้สามารถรองรับการประมวลผลที่ซับซ้อนได้ดีขึ้นเป็นอย่างมาก

สำหรับโครงการทางด้านระบบ AI ที่โดดเด่นนั้นก็หนีไม่พ้นโครงการ AlphaGoZero/AlphaZero ซึ่งเป็นตัวอย่างของเหตุการณ์ Massive Algorithm Parallelism ได้เป็นอย่างดี และระบบ Application อื่นๆ ที่มีขนาดใหญ่ระดับนี้และมีความซับซ้อนระดับนี้ก็เริ่มที่จะใกล้ความจริงและก้าวสู่การใช้งานในระดับ Production แล้ว

ส่วนในอนาคต เทคโนโลยีที่น่าจับตามองนั้นก็คือฮาร์ดแวร์ประมวลผลรูปแบบใหม่ๆ จากเหล่าบริษัท Startup, นวัตกรรมใหม่ๆ ทางด้านอัลกอริธึม และการลงทุนทางด้านระบบ AI ที่ยังเติบโตได้อีกมาก

 

ที่มา: https://blog.openai.com/ai-and-compute/

About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

Sonar เข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัป AI Code Review ยกระดับระบบตรวจสอบโค้ดด้วย Agentic Reasoning

Sonar ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มตรวจสอบคุณภาพและความมั่นคงปลอดภัยของโค้ด ประกาศเข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัปผู้เชี่ยวชาญด้านระบบ AI-native Code Review การเข้าซื้อกิจการครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อผสานความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของ Gitar เข้ากับเอนจินตรวจสอบโค้ดของ Sonar เพื่อสร้างความมั่นคงปลอดภัยที่รัดกุมยิ่งขึ้นสำหรับทีม DevOps ในยุคที่ …

Stripe ยกระดับระบบชำระเงินสู่โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Machine-to-Machine รับยุค Agentic AI

Stripe เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ 288 รายการ พร้อมส่งแผนพลิกโฉมระบบชำระเงินจากเดิมที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานในการทำธุรกรรมสำหรับมนุษย์ ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถตั้งโปรแกรมได้และทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับธุรกกรรมแบบ Machine-to-Machine ถือเป็นการปูทางเข้าสู่ระบบเศรษฐกิจแบบ Agentic AI อย่างเต็มรูปแบบ