China consegue usar mesmo modelo de IA em diferentes servidores [RUMOR] #ÚltimasNotícias #tecnologia

Informações não oficiais indicam que a China pode ter conquistado um importante avanço no desenvolvimento nacional de IA generativa. Aparentemente, uma nova tecnologia permite treinar um mesmo modelo em diferentes servidores, com diferentes GPUs e arquiteturas.

A compatibilidade entre GPUs é importante para o treinamento eficiente de IA generativa e, enquanto já existem maneiras de usar arquiteturas diferentes para isso, o processo compromete muito a performance e eficiência do hardware. Assim, cientistas da China teriam encontrado uma maneira de realizar esse tipo de treinamento de maneira mais eficaz.

A informação vem de Patrick Moorhead, analista chefe da Moor Insights e Strategy. Ele diz que ficou sabendo desse novo modelo misterioso de IA enquanto participava de uma reunião com executivos do país sobre outro assunto.

Este pode ser um importante avanço para o desenvolvimento de IA na China, especialmente no enfrentamento de sanções vindas dos Estados Unidos. Com pouco acesso às soluções mais avançadas de GPUs para processamento de IA, poder ligar diferentes servidores poderia unir a performance das poucas unidades da NVIDIA A100 que já existem no país com opções mais fracas, como a Ascend 910B da Huawei.

Sanções contra China resultam em soluções variadas

Com o número crescente de restrições que os EUA impõem às empresas próprias e de suas nações parceiras, já era de se esperar que a China buscaria soluções criativas para não abandonar o desenvolvimento de suas tecnologias.

O contrabando é uma das alternativas mais óbvias, e aparentemente de fato acontece. Porém, outras soluções mais interessantes incluem o desenvolvimento de chips próprios e a modificação de GPUs domésticas para uso profissional. Até máquinas EUV para fabricação nacional de semicondutores avançados podem aparecer eventualmente no país.

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Caso a China de fato encontre uma solução para treinar IA generativa em diferentes arquiteturas sem grandes perdas de performance, todos esses componentes se tornarão úteis em desenvolvimentos futuros.

Fonte: Tom’s Hardware