[新聞] 群聯於交大分享生成式AI落地解決方案 學生:獲得啟發性

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2024年1月10日15︰30︰32
經濟日報記者李孟珊/台北即時報導
群聯於交大分享生成式AI落地解決方案 學生:獲得啟發性

NAND Flash控制IC廠群聯(8299)日前於國立陽明交通大學舉辦生成式AI的落地解決方案
發表會,參加的同學在會後於網路上分享心得,大讚作為一個處於有在設計語言模型的研
究生來說,得到極具啟發性的資訊。

群聯曾說,在ChatGPT等超大型AI模型的興起,帶動AI人工智慧於未來可能輔助企業與個
人的無窮想像空間,也因為AI模型的成長速度極快,導致提供AI服務的硬體建構成本大幅
提升,其主要原因為現行AI模型主要運行於GPU與DRAM當中,但未來AI模型的成長速度將
遠超過GPU與DRAM可供給的量。

根據微軟研究報告指出,AI模型的成長速度將會是GPU卡中的DRAM成長速度的200倍,換言
之,現行的AI運算硬體架構成長速度可能已無法滿足AI應用的需求。

據悉,群聯自主研發的AI人工智慧運算服務「aiDAPTIV+』」,是透過群聯獨創整合SSD的
AI運算架構,將大型AI模型做結構性拆分,並將模型參數隨應用時間序列與SSD協同運行
,以達到在有限的GPU與DRAM資源下,最大化可執行的AI模型,預計能有效降低提供AI服
務所需投入的硬體建構成本。

群聯將相關知識往下扎根,先前在國立陽明交通大學舉辦生成式AI的落地解決方案發表會
,有一名在做語言模型的研究生,於網路上指出,在聽完發表會後,這樣一個解決訓練大
型語言模型受硬體規格限制的創新方案,對他來說,獲得了具啟發性的資訊。

該研究生說明,在過去的實驗中,他經常遭遇到硬體規格不足的限制,使得他難以訓練更
大的語言模型,不過此次群聯的發表會上,提供他許多的思路和解決方案,特別是成本更
低、更有效率的硬體構想,這讓他期待未來能夠以更合理的成本配置硬體,訓練像
LLaMA-13b這樣的大型語言模型。

換言之,意味著實驗室無需投入高昂的成本購買A100等硬體,仍能擁有專業且具有成本效
益的配置。

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jeangodard1樓相信....! 01/11 02:20
peter982樓群聯還是算了~又不是竹科~ 01/11 05:06
KITAN3樓喇叭吹起來 01/11 06:19
DrTech4樓降低GPU與VRAM很好,但inference速度怎麼不敢寫在新 01/11 07:26
DrTech5樓聞稿了? 01/11 07:26
DrTech6樓這種爛招還不如用LORA, Qlora來訓練模型。 01/11 07:28
PoloHuang7樓全聯 01/11 07:54
SkyShih8樓萬物皆可AI 01/11 07:54
una2839樓將模型參數隨應用時間序列與SSD協同運行 01/11 08:37
una28310樓這句才是技術點 01/11 08:38
wrt11樓先把結帳速度加快吧,每天都等好久 01/11 09:36
chunfo12樓感覺可挖礦 01/11 10:22
rattrapante13樓ai有辦法解決小三問題ㄇ? 01/11 11:46
wulouise14樓可是ssd比ram慢這麼多要比什麼? 01/11 12:42
cmpss8930015樓為啥要講inference?看的出來他們這種方案就是要降 01/11 14:09
cmpss8930016樓低training的成本,又不是在edge端要real time運行 01/11 14:09
physicsdk17樓聽君一席話 01/11 21:14
wuyiulin18樓同問這看來是解決 training 端,為何看 influence 01/12 03:01
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