Компания Xiaomi уже располагает собственной вычислительной инфраструктурой для создания систем искусственного интеллекта и намерена значительно её расширить. Компания рассчитывает использовать для этих нужд кластер из 10 000 ускорителей вычислений на базе GPU.

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Источник изображения: Xiaomi

По информации Jiemian Global, команда специалистов Xiaomi в области искусственного интеллекта была создана ещё в 2016 году, за последующие семь лет её штат увеличился в шесть раз до более чем 3000 человек. С текущего года в распоряжении этих специалистов находятся около 6500 ускорителей вычислений на базе GPU, с помощью которых они получили возможность обучать большие языковые модели. Смартфоны, Интернет вещей, робототехника и электромобили — вот те сферы деятельности, в которых Xiaomi собирается применять соответствующие наработки.

Генеральный директор Xiaomi Лэй Цзюнь (Lei Jun) лично курирует развитие направления искусственного интеллекта в компании. При этом с точки зрения ассортимента аппаратных решений призывает не распыляться на некоторые модные тенденции, включая очки дополненной реальности, а сосредоточиться на тех же смартфонах.

Впрочем, он делает большие ставки и на сегмент электромобилей, рассчитывая превратить Xiaomi в одного из пяти крупнейших автопроизводителей мира через несколько лет. Со следующего года компанию дебютной модели SU7 составит кроссовер YU7, слухи также приписывают Xiaomi намерения разработать собственный процессор для смартфонов.

Запустив Memphis Supercluster — «самый мощный в мире кластер для обучения искусственного интеллекта», Илон Маск (Elon Musk) также поделился снимком ещё одного суперкомпьютера одной из своих компаний. Это система Dojo, построенная на разработанных Tesla ускорителях Dojo D1, которая будет обучать автопилот для электромобилей. В ходе квартального отчёта Маск также сообщил, что удвоит усилия по разработке и развёртыванию Dojo из-за высоких цен на продукцию Nvidia.

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

Источник изображений: x.com/elonmusk

Маск пообещал до конца года запустить Dojo D1. Производительность этого кластера эквивалентна 8000 ускорителей Nvidia H100, что, по мнению бизнесмена, «не очень много, но и не мелочь». Для сравнения, открытый в Теннеси суперкомпьютер xAI для обучения ИИ в итоге будет оперировать 100 тыс. ускорителями Nvidia H100.

Маск впервые представил гигантские чипы Dojo D1 в 2021 году — их целевая производительность составляет 322 Тфлопс. В августе прошлого года Tesla занялась поиском старшего инженера по программе технических работ в центре обработки данных — это один из первых шагов, которые обычно предпринимаются организацией при планировании запуска собственного ЦОД. В сентябре Tesla также увеличила объёмы заказов на Dojo D1, что свидетельствует об уверенности компании в продукте. В мае стало известно, что их массовое производство уже идёт.

Похоже, теперь эти ускорители прибыли в США, и Маск уже поделился снимками суперкомпьютера Dojo. Чип Dojo D1 представляет собой процессор типа «система на пластине» в массиве 5 × 5. То есть 25 сверхпроизводительных кристаллов выполнены на одной пластине и соединены между собой с использованием технологии TSMC InFO (Integrated Fan-Out) — они работают как единый процессор и оказываются эффективнее аналогичных многопроцессорных машин. Предприятие в Теннесси принадлежит xAI и используется преимущественно для обучения большой языковой модели Grok, а чипы Dojo ориентированы на видеообучение и будут применяться для работы над технологией автопилота.