Чому AI потребує спеціального обладнання?
Моделі AI виконують величезну кількість операцій над матрицями — множення, додавання та перетворення тензорів, що містять мільярди параметрів. Традиційні процесори (CPU) обробляють операції послідовно, що робить їх надто повільними для AI. GPU (Graphics Processing Unit) та TPU (Tensor Processing Unit) виконують тисячі операцій паралельно, прискорюючи навчання та висновок навіть у тисячі разів.
GPU vs TPU — відмінності
GPU (NVIDIA: A100, H100, H200) — універсальні паралельні процесори, які домінують у навчанні та висновку AI. Вони пропонують гнучкість — підтримують різні фреймворки та архітектури. Пам'ять HBM (80-141 ГБ) визначає максимальний розмір моделі. TPU (Google) — процесори, розроблені виключно для тензорних операцій, оптимізовані для TensorFlow/JAX. Вони пропонують вищу продуктивність для певних завдань, але меншу гнучкість. Вибір залежить від потреб: GPU для універсальності, TPU для специфічних навантажень Google Cloud.
Інфраструктура AI на практиці
Виробничні розгортання корпоративного рівня вимагають ретельного планування інфраструктури GPU. Картри класу A100 з 80 ГБ пам'яті підтримують моделі до близько 70B параметрів у повній точності. Квантовація (INT4/INT8) дозволяє запускати більші моделі на менших картах. Гібридна стратегія — локальні GPU для щоденних завдань, хмарні інстанси spot для пікових навантажень — оптимізує витрати на інфраструктуру.