Dlaczego AI potrzebuje specjalnego sprzętu?
Modele AI wykonują ogromną liczbę operacji na macierzach — mnożenie, dodawanie i transformacje tensory zawierających miliardy parametrów. Tradycyjne procesory (CPU) przetwarzają operacje sekwencyjnie, co czyni je zbyt wolnymi dla AI. GPU (Graphics Processing Unit) i TPU (Tensor Processing Unit) wykonują tysiące operacji równolegle, przyspieszając trening i inferencję nawet tysiąckrotnie.
GPU vs TPU — różnice
GPU (NVIDIA: A100, H100, H200) to uniwersalne procesory równoległe, dominujące w treningu i inferencji AI. Oferują elastyczność — obsługują różne frameworki i architektury. Pamięć HBM (80-141 GB) determinuje maksymalny rozmiar modelu. TPU (Google) to procesory zaprojektowane wyłącznie do operacji tensorowych, zoptymalizowane pod kątem TensorFlow/JAX. Oferują wyższą wydajność dla określonych zadań, ale mniejszą elastyczność. Wybór zależy od potrzeb: GPU dla wszechstronności, TPU dla specyficznych obciążeń Google Cloud.
Infrastruktura AI w praktyce
Produkcyjne wdrożenia korporacyjne wymagają starannego planowania infrastruktury GPU. Karty klasy A100 z 80 GB pamięci obsługują modele do ok. 70B parametrów w pełnej precyzji. Kwantyzacja (INT4/INT8) pozwala uruchamiać większe modele na mniejszych kartach. Strategia hybrydowa — lokalne GPU dla codziennych zadań, chmurowe instancje spot dla szczytowych obciążeń — optymalizuje koszty infrastruktury.