Метод обучения генеративных моделей ИИ в разных точках и архитектурах важен для победы в гонке искусственного интеллекта, которую КНР пытается выиграть у США. Особенно в условиях санкций, которые мешают китайским компаниям приобретать новейшие, наиболее производительные микрочипы у зарубежных производителей, подчиняющихся Белому дому.
В частности, Nvidia, один из мировых лидеров в производстве вычислительных систем для ИИ, не желая терять выгодные заказы от китайских компаний, разработала специально для них (и для обхода санкций) менее мощный, но все еще достаточно конкурентноспособный графический процессор HGX Н20. Однако, готовящийся пакет санкций может перекрыть для Китая и эту лазейку, https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intell... Tom's Hardware.
В подобных обстоятельствах китайские ученые вынуждены искать всё новые методы обучения ИИ. Один из них – слияние нескольких процессоров различных производителей в один кластер. Это позволяет комбинировать ограниченные вычислительные ресурсы, добиваясь при этом высоких результатов.
В прошлом такой подход уже применялся, но был сопряжен с существенным падением эффективности. Если верить Мурхеду, Китаю удалось найти обходной путь решения этой проблемы. Пока его слова остаются неподтвержденными.
Китайская компания Origin Quantum https://hightech.plus/2024/05/26/kitai-obnulil-sankcii-ssha-... весной о прорыве в создании модуля микроволновых соединений высокой плотности, который является ключевым компонентом для квантовых компьютеров. Это произошло вскоре после введения США новых санкций, запрещающих американским компаниям продавать в КНР технологии и материалы, применимые в квантовой инфраструктуре.
