Superfábrica AI od Microsoft: Revoluce v tréninku umělé inteligence
Nedávné propojení dvou velkých datových center společnosti Microsoft ve Wisconsinu a Atlantě vedlo k vytvoření první „superfáky AI“, která představuje infrastrukturu schopnou výrazně zkrátit dobu tréninku modelů umělé inteligence. Díky této síti mohou projekty, které dříve trvaly měsíce, nyní dokončit v řádu týdnů, což představuje pokrok v technologickém závodě na urychlení vývoje AI ve velkém měřítku.
Architektura a schopnosti superfáky AI
Superfábrica AI Microsoftu reaguje na rostoucí poptávku po výpočetní kapacitě pro trénink čím dál složitějších modelů. Tato zařízení, založená na architektuře Fairwater, integrují distribuovaná datová centra, která fungují jako jeden celek, což umožňuje týmům jako OpenAI a Superinteligence Microsoftu využívat pokročilé zpracovatelské zdroje pro tréninkové úkoly.
Alistair Speirs, generální ředitel infrastruktury Azure, uvedl, že cílem je „vytvořit distribuovanou síť, která může fungovat jako virtuální superpočítač pro řešení největších světových výzev způsobem, který by nebyl možný v jednom jediném zařízení“.
Technické inovace
V jádru této infrastruktury se nachází několik technických inovací. Centra Fairwater využívají systémy NVIDIA GB200 NVL72 ve měřítku rack, schopné škálovat až do stovek tisíc GPU NVIDIA Blackwell. Tato architektura čipu a racku poskytuje nejvyšší výkon na rack, dostupný v současných cloudových platformách.
Design dvou podlaží umožňuje větší hustotu GPU, zatímco pokročilý systém kapalného chlazení minimálně spotřebovává vodu. Navíc, specializovaná optická síť, známá jako AI Wide Area Network (AI WAN), propojuje datová centra a umožňuje přenos dat rychlostí světla, čímž se eliminují úzká místa a zajišťuje se operační efektivita.
Porovnání s tradičními datovými centry
Hlavním rozdílem oproti tradičním datovým centrům je schopnost superfáky AI provádět trénink modelů s miliardami parametrů. Zatímco konvenční datové centrum je navrženo pro provoz milionů nezávislých aplikací pro různé klienty, superfábrica AI soustředí svou sílu na jeden komplexní úkol, rozložený mezi více zařízeními.
Podle Speirse „důvodem, proč to nazýváme superfábrikou AI, je to, že vykonáváme komplexní práci na milionech hardwarových kusů, a to nejen na jednom místě, ale v síti center, která podporují tento jediný úkol“.
Dopad a konkurenční výhoda
Dopad této infrastruktury se projevuje v urychlení vývoje. Schopnost trénovat modely AI za týdny místo měsíců představuje konkurenční výhodu pro Microsoft a jeho partnery. Tento pokrok odpovídá trendu exponenciálního růstu velikosti a složitosti modelů AI, které vyžadují stále více parametrů a tedy i větší výpočetní výkon a distribuované systémy pro jejich trénink.
Strategie a budoucnost
V kontextu globální konkurence o vedení v oblasti umělé inteligence investoval Microsoft značnou část ze svých 34 miliard dolarů na kapitálové výdaje do budování datových center a nákupu GPU. Firmy jako Amazon, s komplexem Project Rainer v Indianě, stejně jako Meta, Google, OpenAI a Anthropic také investují desítky miliard do nových zařízení, čipů a systémů, aby uspokojily rostoucí poptávku po infrastruktuře AI.
Strategická vize Microsoftu se zaměřuje na výstavbu robustních a škálovatelných systémů, nad rámec jednoduchého shromažďování GPU. Scott Guthrie, výkonný viceprezident pro Cloud + AI, zdůraznil, že „vést v AI není jen o přidávání více GPU, ale o budování infrastruktury, která je umožňuje fungovat společně jako jeden systém“. S plány na další propojení více datových center prostřednictvím specializovaných optických sítí se společnost snaží upevnit své postavení v oblasti vývoje pokročilých AI řešení.
Časopisní analytici však varují před možností bubliny v sektoru umělé inteligence, velké technologické společnosti ale trvají na tom, že poptávka po výpočetní kapacitě je skutečná a je podložena dlouhodobými smlouvami s klienty, které již převyšují dostupnou nabídku.
