AI News采访了安培计算(Ampere Computing)的人工智能主管Victor Jakubiuk。安培计算是一家提供云原生处理器的半导体公司。我们讨论了它们如何推动为可持续云构建的高性能、可扩展和节能解决方案。

在当今的商业环境中，人工智能(AI)已经成为不可否认的游戏规则改变者，推动了所有行业的创新和竞争力。然而，随着企业迅速转向云原生流程，最近出现了一个关键障碍:服务器严重短缺，运营成本不断上升。

随着对计算能力的需求飙升，人工智能驱动计划的无缝集成面临风险，企业现在面临着寻找创新、负担得起、更可持续的解决方案来解决这一短缺的紧迫任务——这种短缺只会持续下去。

对环境的影响也是一个问题。一项新的研究显示，到2027年，人工智能行业消耗的能源可能与阿根廷、荷兰或瑞典等国家消耗的能源一样多。随着能源密集型图形处理单元(gpu)成为人工智能工作负载的热门选择，这种计算能力使能耗和碳足迹达到了前所未有的高度。

随着企业扩大其数字足迹，可持续发展的必要性变得越来越重要。能源密集型硬件对环境的影响带来了道德和实践上的挑战，要求解决方案能够协调性能和负责任的资源使用。

“效率是未来计算的关键，”Jakubiuk解释道。“随着计算和数据领域呈指数级增长，对个人工作负载的能源效率的关注也在显著增加。”

“从历史上看，gpu是人工智能模型训练的首选，因为它们的计算能力。然而，它们耗电量大，生产效率低。”“为推理部署gpu可以转移这些低效率、复合功率、成本和操作复杂性。”

他警告说，随着流程规模的扩大，这一点尤为明显。虽然人工智能训练需要大量的预先计算，但随着时间的推移，人工智能推理可能需要多达10倍的总计算，随着人工智能使用规模的增加，会产生更大的问题。

Ampere Computing已经着手提供满足这些需求的解决方案。Jakubiuk表示:“我们专注于在能耗更低的中央处理器(cpu)上进行高效的人工智能推理，在云端提供无与伦比的效率和成本效益。”“我们的软件和硬件解决方案提供了无缝的过渡，而无需对现有框架进行彻底检修，这使我们有别于闭源替代方案。”

他说:“我们的软件与所有开源框架兼容，不像专有系统那样需要大量重写，就能实现有意识的计算。”他指出，安培云原生处理器适用于所有主要的云提供商，如甲骨文云、谷歌云、微软Azure，以及欧洲云服务提供商(csp)中的Scaleway。

今天的人工智能工作负载分为四类:计算机视觉、自然语言处理、推荐引擎和生成式人工智能。Ampere Computing的软件和硬件组合无缝地满足了所有这些工作负载，以实现大规模的可持续人工智能部署。

“人工智能作为一项横向技术，可以在各个行业找到兼容性，从金融等保守行业到自动驾驶汽车等创新领域。安培解决方案的多功能性满足了各种基于云的应用。”

Ampere也是最近成立的人工智能平台联盟(the AI Platform Alliance)的创始成员之一，该联盟的成立是为了在人工智能领域促进更好的合作和开放，不仅对科技行业，而且对整个世界都是关键时刻。

由于人工智能解决方案实施起来可能很复杂，人工智能平台联盟将共同努力，验证联合人工智能解决方案，提供比基于gpu的现状更好的替代方案。

通过作为一个社区开发这些解决方案，该小组将通过使人工智能平台更加开放和透明，通过提高人工智能解决现实问题的效率，以及大规模提供环境友好和对社会负责的可持续基础设施，加快人工智能创新的步伐。

Jakubiuk将在即将于11月30日至12月1日在伦敦举行的人工智能与大数据博览会全球活动上发言，他说:“我们站在最前沿，积极倡导提高人工智能及其他领域的效率。”

展望未来，Jakubiuk设想了一个效率至上的未来。“计算的未来在于更高的能效。我们不懈的追求是提高各种工作量的效率，推动世界走向更高的效率，”他断言。未来是光明的，因为该公司继续推动实现可持续的云计算，一次一个工作负载。

作者：卡米拉·艾伦

链接：https://www.artificialintelligence-news.com/2023/11/30/ampere-computing-unlocking-a-path-to-the-sustainable-cloud/

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