„Google“ atsakymas į AI ginklavimosi varžybas – reklamuokite savo duomenų centro techniką

„Google“ ką tik padarė didelį žingsnį dirbtinio intelekto infrastruktūros ginklavimosi varžybose, pakeldama Aminą Vahdatą į vyriausiąjį dirbtinio intelekto infrastruktūros technologą, naujai sukurtą pareigybę, tiesiogiai pavaldi generaliniam direktoriui Sundarui Pichai, teigiama vidinėje atmintinėje, kurią pirmą kartą pranešė Semafor. Tai signalas, koks svarbus tapo šis darbas, nes „Google“ iki 2025 m. pabaigos kapitalo išlaidoms išleidžia iki 93 mlrd.

Vahdat nėra naujokas žaidime. Kompiuterių mokslininkas, turintis mokslų daktaro laipsnį Berklio universitete ir pradėjęs dirbti Xerox PARC 90-ųjų pradžioje, tyliai kūrė „Google“ dirbtinio intelekto pagrindą pastaruosius 15 metų. Prieš prisijungdamas prie „Google“ 2010 m. kaip inžinierius ir viceprezidentas, jis buvo Duke universiteto docentas, o vėliau profesorius ir SAIC pirmininkas San Diego UC. Jo akademiniai įgaliojimai yra didžiuliai – atrodo, kad buvo paskelbti apie 395 straipsniai, o jo tyrimai visada buvo skirti veiksmingesniam kompiuterių veikimui didžiuliu mastu.

Vahdat jau palaiko aukštą profilį su „Google“. Vos prieš aštuonis mėnesius „Google Cloud Next“ jis pristatė bendrovės septintosios kartos TPU, vadinamą Ironwood, būdamas ML, Systems ir Cloud AI VP ir GM. Jo teigimu, specifikacijos, kurias jis sukrėtė renginyje, taip pat buvo stulbinančios: daugiau nei 9 000 lustų viename bloke, duodančiame 42,5 egzaflopo skaičiavimo – daugiau nei 24 kartus daugiau nei tuo metu pasaulyje superkompiuteris Nr. 1. „Vos per aštuonerius metus dirbtinio intelekto paklausa išaugo 100 milijonų kartų“, – sakė jis auditorijai.

Užkulisiuose, kaip pažymėjo Semaforas, Vahdatas atliko nespalvotą ir esminį darbą, kuris palaiko „Google“ konkurencingumą, įskaitant pritaikytus TPU lustus, skirtus dirbtinio intelekto mokymui ir išvadoms, kurie suteikia „Google“ pranašumą prieš konkurentus, pvz., „OpenAI“, taip pat Jupiterio tinklą – itin greitą vidinį tinklą, leidžiantį visiems serveriams bendrauti tarpusavyje ir judėti didžiuliu duomenų kiekiu. (Praėjusių metų pabaigoje paskelbtame tinklaraščio įraše Vahdatas sakė, kad Jupiteris dabar padidina greitį iki 13 pebabitų per sekundę, ir paaiškino, kad pralaidumo pakanka, kad teoriškai palaikytų vaizdo skambutį visiems 8 milijardams žmonių Žemėje vienu metu.) Tai nematoma santechnika, jungianti viską nuo „YouTube“ ir paieškos iki didžiulių „Google“ AI mokymo duomenų centrų, atliekamų šimtuose visame pasaulyje.

Vahdat taip pat aktyviai dalyvavo kuriant Borg programinės įrangos sistemą, Google klasterių valdymo sistemą, kuri veikia kaip smegenys, koordinuojančios visą duomenų centruose vykstantį darbą ir kurių užduotis yra išsiaiškinti, kurie serveriai turėtų vykdyti kokias užduotis, kada ir kiek laiko. Jis sakė prižiūrėjęs „Axion“ – pirmųjų „Google“ pritaikytų „Arm“ pagrindu sukurtų bendrosios paskirties procesorių, skirtų duomenų centrams, kūrimą, kurį bendrovė pristatė praėjusiais metais ir toliau kuria.

Trumpai tariant, Vahdat yra pagrindinė „Google“ AI istorijos dalis.

Iš tiesų rinkoje, kurioje geriausi dirbtinio intelekto talentai reikalauja astronominės kompensacijos ir nuolatinio įdarbinimo, „Google“ sprendimas pakelti Vahdatą į C komplektą taip pat gali būti susijęs su išlaikymu. Kai praleidote 15 metų, kad sukurtumėte ką nors į savo AI strategijos pagrindą, įsitikinkite, kad jis išliks.