Компания SingularityNET, разработчик платформы искусственного интеллекта (Ai), объявила об инвестициях в размере $53 миллиона в модульный суперкомпьютер, предназначенный для децентрализованного общего искусственного интеллекта (AGI).
Согласно объявлению от 23 июля, на первом этапе инвестиций в суперкомпьютер будет выделено $26,5 миллионов, включая модульные решения для центров обработки данных от Ecoblox, графические процессоры (GPU) и процессоры от таких компаний, как Nvidia, AMD и Tenstorrent, а также серверы искусственного интеллекта от Asus и Gigabyte.
Модульный суперкомпьютер — это высокопроизводительная вычислительная система, созданная с гибкой и масштабируемой архитектурой, которую можно легко расширять и модернизировать, добавляя или заменяя модули. Другими словами, разработчики могут добавлять больше мощности по мере необходимости, не заменяя всю систему. Согласно SingularityNET, модульный суперкомпьютер станет первым в мире, посвященным децентрализованным исследованиям в области AGI и искусственного суперинтеллекта.
Суперкомпьютер SingularityNET оптимизирует обучение глубоких нейронных сетей (DNN), больших языковых моделей (LLM), включая многомодальные вариации, и гибридных архитектур нейронно-символических вычислений, таких как OpenCog Hyperon.
Среди недавних приобретений оборудования платформой — модульный центр обработки данных, оснащенный графическими процессорами Nvidia L40S, AMD Instinct и Genoa, серверными стойками Tenstorrent Wormhole, серверами с графическими процессорами H200 и системами Nvidia GB200.
«Значительный прогресс, который в последнее время наблюдается в области искусственного интеллекта, является результатом конвергенции множества аспектов, включая сложные алгоритмы обучения и когнитивные архитектуры, а также огромные объемы данных, инфраструктуру обработки и энергии», — заявил генеральный директор SingularityNET Бен Герцель.
Согласно заявлению, инфраструктура позволит осуществить значительный переход к непрерывному обучению и самосовершенствованию AGI в сценариях с высокой нагрузкой, включающих крупномасштабное извлечение знаний, сопоставление с образцом и многошаговые машинные рассуждения.
Читайте также:
