Отчет OpenAI за 2018 год показал, что вычислительная мощность для обучения самых крупных моделей ИИ растет
新型専用装備「セレブラス」System の Wafer Scale Engine を使用すると、多くの強力なコンピューターを置き換えて、AI トレーニングに適した 1 つの小さなチップを使用できます。しかし、まだ大量生産できておらず、研究者らは数百万ドルの費用がかかるだろうと指摘している。
「これは素晴らしい成果であり、これにより、何千人もの独立した研究者が、巨大企業のチームと同じ強力な成果を達成できるようになります。さらに、この種の研究を実施するには通常、コンピューティング リソースが必要となり、二酸化炭素排出量が大きくなります。今、私たちは彼を追い出すことに成功しました。」
南カリフォルニア大学の研究者
この方法では、AIエージェントがシミュレーションに配置されます特定の目標を達成するための報酬を提供する環境。彼らのモデルは、さらなる学習のためのフィードバックとして使用されます。これには、3つの主要な計算タスクが含まれます。環境とエージェントのモデリング。学習したルールに基づいて次に何をするかを決定し、これらのアクションの結果を使用してそれらの動作を更新します。
これにより、学習が大幅に加速しました他のアプローチと比較して。 36コアプロセッサを搭載した1台のコンピューターを使用して、研究者はAtariおよびDoomビデオゲームトレーニング中に毎秒約140,000フレームを処理することができました。 DeepMind Labの3Dトレーニング環境では、毎秒40Kフレームを配信しました。これは、通常よりも15％優れています。
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