Microsoft chi hàng trăm triệu USD cho siêu máy tính ChatGPT

0:00 / 0:00
0:00
  • Nam miền Bắc
  • Nữ miền Bắc
  • Nữ miền Nam
  • Nam miền Nam
VietTimes – Microsoft cho biết họ đã sử dụng hàng chục nghìn chip AI Nvidia A100 để xây dựng phần cứng đằng sau ChatGPT và bot Bing AI của mình.
Ảnh: The Verge
Ảnh: The Verge

Theo một báo cáo từ Bloomberg, Microsoft đã tiêu hàng trăm triệu USD để xây dựng một siêu máy tính khổng lồ cung cấp năng lượng cho Chatbot ChatGPT của OpenAI. Trong một cặp bài đăng trên blog vào thứ Hai, Microsoft giải thích cách họ tạo ra cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ của Azure được OpenAI sử dụng để vận hành ChatGPT và các mô hình AI khác, cũng như phương pháp cải tiến, giúp hệ thống của họ ngày càng vượt trội.

Microsoft đã chi hàng trăm triệu USD để xây dựng một siêu máy tính với hàng nghìn đơn vị xử lý đồ họa (GPU) Nvidia trên nền tảng điện toán đám mây Azure, nhằm cung cấp sức mạnh cho các dự án của OpenAI. Điều này cho phép OpenAI đào tạo các mô hình AI ngày càng mạnh mẽ và "khai mở năng lực" của các công cụ như ChatGPT và Bing.

Theo Phó Chủ tịch AI và đám mây của Microsoft, Scott Guthrie, con số hàng trăm triệu USD là rất khiêm tốn so với hàng tỉ USD đầu tư vào OpenAI trong nhiều năm qua. Tuy nhiên, điều đó cho thấy Microsoft sẵn sàng đổ nhiều tiền hơn cho lĩnh vực AI.

Để nâng cao năng lực xử lý AI của Azure, Microsoft đã vận hành các máy ảo mới sử dụng GPU H100 và A100 Tensor Core của Nvidia, cùng với mạng Quantum-2 InfiniBand - một dự án được giới thiệu vào năm ngoái.

Theo Microsoft, điều này cho phép OpenAI và các công ty khác tận dụng Azure để huấn luyện những mô hình AI lớn hơn và phức tạp hơn.

Nidhi Chappell, Giám đốc sản phẩm Azure của Microsoft cho biết: "Một trong những điều chúng tôi học được là, mô hình càng lớn, bạn càng có nhiều dữ liệu và càng huấn luyện lâu thì độ chính xác của mô hình càng cao".

Để làm được điều này, AI cần phải hoạt động trên một nền tảng có quy mô lớn, mạnh mẽ và đáng tin cậy trong thời gian dài. Vì vậy, Microsoft và các đối tác liên tục cải tiến cơ sở hạ tầng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của các mô hình lớn hơn và phức tạp hơn theo quy mô tăng trưởng.

Theo The Verge