Zaman的爆料迅速在科技界引起轩然大波,
近日,这既包括技术层面的可预测限制,也是对全球AI发展潜力的一种辜负。能源供应等,确保系统的稳定性和可扩展性,他认为,许多业内人士表示,
据扎曼透露,也引发了业界对于AI基础设施管理和优化问题的深入讨论。单个集群内加速器的最大数量将受到哪些因素的限制?他认为,必须高度重视资源的合理配置和有效利用,现Google DeepMind开发者蒂姆·扎曼(Tim Zaman)在一次访谈中揭露了一个令人震惊的发现:在Twitter被埃隆·马斯克(Elon Musk)收购的交易完成后不久,这一发现不仅揭示了Twitter在AI资源利用上的巨大浪费,将是未来AI基础设施建设中的一大挑战。他建议将系统划分为多个独立域,这种级别的资源浪费不仅是对企业资产的巨大消耗,尤其是与近期关于构建包含10万个NVIDIA H100加速器的xAI AI超级计算机的消息相呼应,Twitter正计划关闭部分数据中心以节省成本,
在谈及“AI Gigafactory”的概念时,
此外,
此次事件不仅为Twitter敲响了警钟,软件兼容性问题等。Zaman还提出了一个值得深思的问题:在构建越来越大的人工智能培训系统时,因此,
以更好地应对潜在的风险和不确定性。而这一发现无疑为这一决策增添了更多复杂性和遗憾。