欧州はスタートアップにスーパーコンピューターでAIを開発してもらいたい

私そうではありません をめぐって争っているテクノロジー企業だけです。 AI パイ。 各国もより大きな部分を望んでいます。 企業と同様に、国家の戦利品も不均一に分配されています。 アメリカが大手テクノロジー企業だとすれば、ヨーロッパはどちらかというと初期段階のスタートアップ企業に見えます。 一方、アメリカは 20,000 を超えるトップエンドのコンピューティング クラスターを数多く誇っています。 AI チップの場合、ヨーロッパでは 1,000 プロセッサ施設が大きなものとみなされます。 の 欧州連合 それを与えることを望んでいます AI 新興企業は、成長を続けるスーパーコンピューター群を活用することで後押しされます。 このアイデアはユーロのテーマの 1 つでしたHPC サミットでは、3 月 18 日から 21 日までヨーロッパのスーパーコンピューティングの専門家がアントワープに集まりました。 この集会は、同時開催された「ウッドストックの集会」ほど注目を集めませんでした。 AI」がシリコンバレーで主催 エヌビディア、止められないメーカー AI チップス。 しかしヨーロッパにとっては AI という野心を実現するには、ベルギーでの会合が重要な役割を果たすことになるかもしれない。

スーパーコンピューティングの分野でアメリカや中国に遅れをとった後、2018 年には 欧州連合 ユーロを開始HPC、数処理能力を拡大するためのブロック規模のプロジェクト。 この組織は、2018 年から 2027 年の間に 12 台ほどの新しいスーパーコンピューターに 80 億ユーロ (87 億ドル) 近くを費やす予定です。 すでに製造された 9 台のうち、3 台は世界で最も強力なマシン 10 台にランクされています。 彼らは世界のスーパーコンピューティング能力に占める欧州のシェアを2020年の15％から22％に引き上げた。 9月、欧州委員会委員長ウルズラ・フォン・デア・ライエンは、この活力を欧州諸国が利用できるようにすると宣言した。 AI スタートアップは無料。

スーパーコンピューターはかつて、気候や化学反応などの複雑なものをシミュレーションする科学者の領域でした。 典型的なマシンは、数万個の汎用中央処理装置 (CPUs) パーソナル コンピュータに電力を供給するものと似ていますが、改良され、超高速ネットワーク経由で接続されます。 現在、一部のスーパーコンピューターには数千ものグラフィックス処理ユニットが搭載されています (GPUs）。 Nvidia が生産を独占しているこれらの専門チップは、もともとビデオ ゲームを念頭に置いて設計されました。 数学的な偶然により、それらは単に構築するためのものでもあることが判明しました AI モデル。

AI 企業は定期的に、ベンチャーキャピタリストから集めた資金の大部分を、そのようなプロセッサを購入したり、クラウドコンピューティングプロバイダーからレンタルしたりするために費やしている。 そして、資金が豊富な米国の新興企業は、必要なコンピューティング リソースを確保することが欧州の新興企業よりも容易であると考えています。 の 欧州連合 ユーロが欲しいHPCのマシンは競争条件を平等にするのに役立ちます。 これらに追加の装備を計画しています GPUs. また、スーパーコンピューターの近くにデータセンターを建設し、企業がそのコンピューティング能力を活用できるようにする予定だ。

そのような最初の「AI 工場」として、 欧州連合 と呼びかける声が、ドイツ西部の町ユーリッヒに出現する可能性が高い。 かつてドイツが原子炉の実験を行った近くの研究センターには、すでに 2 台の強力なスーパーコンピューターが設置されています。 すべてがうまくいけば、この秋にはヨーロッパで最も活発な5億ユーロのマシンが追加されることになる。 約 24,000 の先進的な Nvidia のおかげもあります GPUs、10 億分の 1 秒ごとに気が遠くなるような 10 億の計算を実行できるようになります。 合計金額 GPU ユーリッヒのパワーはオープンに匹敵するAIアメリカを代表する AI スタートアップ、トレーニングに使用 GPT-4、これまでの最高のモデル。 ヨーロッパのスタートアップにとって、それは本当に力強いことだ。

このアプローチは大規模に機能するでしょうか? ユーリッヒのセンター長であるトーマス・リッパート氏は、NVIDIA に注文したことで幸運に恵まれました。 GPU数年前、それらの需要（そして価格）が爆発的に高まる前。 他のスーパーコンピューターのリッパート氏の担当者たちは、こうしたチップを手に入れるのが難しくなっていると感じるかもしれない。 Nvidia の代替製品は存在しますが、ほとんどの模型メーカーは、同社の人気のあるソフトウェア プラットフォームを使用することを好みます。 サイロ AIはフィンランドの企業で、トレーニングを行う前に多くのコードを開発する必要がありました。 AI Lumi 上で動作するフィンランドのスーパーコンピューター GPUからの AMD, Nvidiaの主な競合他社。 さらに、 欧州連合地元のチップ製造を強化するという同社の取り組みが実現するには何年もかかるだろう。

ユーロであってもHPC 必要なハードウェアを何とか確保できても、他の課題は残っています。 スーパーコンピューターは機械学習にとって「異質」です ユーロの責任者であるアンダース・ダム・ジェンセン氏は、「人間はデータセンターのサーバーに慣れている」と語る。HPC。 それぞれですが、 AI ファクトリーには、企業がプロジェクトをヨーロッパで最も有望なスーパーコンピューターに適応させるのに役立つリソースが含まれることを目的としています。 AI 企業は面倒な作業を避けたいと考えるかもしれません。

そして、商用クラウドではコンピューティング能力の獲得は主にお金の問題であるのに対し、ヨーロッパのスーパーコンピューターへの無料アクセスはピアレビューの対象となり、勝者は委員会によって選ばれることを意味します（たとえば、科学者たちは、データを共有することにあまり満足していません）スタートアップのあるマシン)。 また、ユーザーの作業結果を公開する義務も伴いますが、多くの商業的取り組みはおそらく躊躇するでしょう。 これが、フランスの人気モデルメーカーであるミストラル社が、いくつかの実験にはイタリアのスーパーコンピューターを使用しましたが、実際にはアメリカのクラウドプロバイダーである CoreWeave の助けを借りて最新モデルをトレーニングした理由かもしれません。 GPU 力。 ■

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