"คอมพิวเตอร์เป็นพลังการผลิตแรกของเศรษฐกิจดิจิทัล ” เมื่อ วันที่ 29 กรกฎาคม 2022 ที่ SenseTime Science and Technology Sub-forum ของการประชุมคอมพิวเตอร์ครั้งแรกในประเทศจีน Gao Shanshan ผู้อำนวยการศูนย์วิจัยความร่วมมือระหว่างประเทศด้านสื่อดิจิทัลของมณฑลซานตง ซิโน สหรัฐอเมริกา กล่าวว่าในยุคของ AI โครงสร้างพื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน การแพทย์ และศูนย์ข้อมูล

ดังนั้น AI Computing จึงเป็นส่วนสำคัญของการพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัลในประเทศต่างๆ และเป็นรากฐานของ ยุค เศรษฐกิจ ดิจิทัล คอมพิวเตอร์แสดงถึงผลผลิตรูปแบบใหม่ ใครเป็นเจ้าของการคำนวณของการพัฒนาอุตสาหกรรมเศรษฐกิจดิจิทัลในอนาคตจะมีอำนาจสูงสุดที่จะนำไปสู่การพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัลในเศรษฐกิจดิจิทัล ในอดีต เราอาจมุ่งเน้นไปที่อินเทอร์เน็ต โครงสร้างพื้นฐาน และระบบซอฟต์แวร์ เมื่อพูดถึงกลไกการทำงานของการคำนวณและการสร้างข้อมูล ในตอนนี้ แอปพลิเคชันการคำนวณ AI ได้เปลี่ยนจากปลายทาง To C (ผู้บริโภค) ไปเป็นปลายทาง To B (ธุรกิจ) และสิ้นสุดเป็น G (ภาครัฐ ) สถานการณ์มีความหลากหลายมากขึ้น ทรัพยากรข้อมูลมีมากขึ้น และความสามารถในการคำนวณมีความโดดเด่นมากขึ้น ในอนาคต ภายใต้การใช้คอมพิวเตอร์ที่มีความเข้มข้นสูง จำเป็นต้องมีความสามารถในการตอบสนองอย่างทันท่วงที และวิเคราะห์ จัดเรียง และใช้ข้อมูลส่วนบุคคลในอุตสาหกรรมต่างๆ

ด้วยความต้องการและการแข่งขันสำหรับ AI Computing ระบบบริการเครือข่ายคอมพิวเตอร์อัจฉริยะแบบกระจายศูนย์ของ UtilityNet จึงมีภูมิหลังที่ แข็งแกร่ง UtilityNet เป็นชั้นแรงจูงใจสำหรับ การจัดตั้ง เครือข่ายกระจายการประมวลผล อัจฉริยะ ประสิทธิภาพสูง HPCS UtilityNet และ HPCS สร้างเครือข่ายที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นเพื่อสร้างเครือข่ายลูกโซ่การประมวลผลที่มีขนาดใหญ่ขึ้น ต้นทุนต่ำ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างเครือข่ายการตั้งเวลาสำหรับการรับ การกระจาย และการจัดส่ง ซึ่งแตกต่างจากเครือข่ายการคำนวณแบบรวมศูนย์แบบเดิมและเครือข่ายการประมวลผลแบบคลาวด์ . UtilityNet จะสร้างพูลทรัพยากรคลัสเตอร์การประมวลผลอัจฉริยะที่ใหญ่ที่สุดในโลก

การประมวลผล AI เผชิญกับ ความท้าทายระดับสูง

1. เกณฑ์การใช้งานของการ ประมวลผล AI สูงเกินไป

2. การ ประยุกต์ ใช้การคำนวณ AI ในสถานการณ์อุตสาหกรรมแบบดั้งเดิมนั้นขัดแย้งกันและกลไกจูงใจไม่เพียงพอ

เพื่อแก้ปัญหาข้างต้นและทำลายวิกฤตด้านคอมพิวเตอร์ UtilityNet เริ่มต้น ความ ท้าทาย จากเทคโนโลยี อันดับแรก เราต้องเข้าใจว่าการคำนวณทำงานอย่างไร การคำนวณ AI เป็นตัวอย่าง CPU, GPU, DSP สามารถเรียกใช้การคำนวณ แต่ยังคงมีชิปประมวลผล AI เฉพาะ ทำไม มันเกี่ยวข้องกับการคำนวณด้วย

• CPU ( C entral P rocessing U nit) เป็นแบบทั่วไป โปรเซสเซอร์ที่สามารถจัดการทุกอย่างได้เช่นเดียวกับมีดทหารของสวิส ที่ ทำทุกอย่าง แต่ไม่เป็นมืออาชีพและมีประสิทธิภาพ
• GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) เป็นโปรเซสเซอร์ที่ใช้ในการประมวลผลกราฟิกและภาพ โดยเฉพาะ เมื่อเทียบกับ CPU แล้ว GPU จะประมวลผลข้อมูลประเภทเดียว เนื่องจากสร้างคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ด้วยการประมวลผล AI ได้ง่าย ดังนั้นการประมวลผล AI จึงเหนือกว่า CPU มากในหลาย ๆ ด้าน เช่น ประสิทธิภาพและการใช้พลังงาน และมักใช้ในการประมวลผล AI
• DSP ( D igital S ignal P rocessor) ใช้เพื่อประมวลผลสัญญาณดิจิตอลโดยเฉพาะ เช่นเดียวกับ GPU สามารถใช้ DSP สำหรับการ ประมวลผล AI เช่น โทรศัพท์มือถือ SoC ของ Qualcomm

ชิปประมวลผล AI ใช้เป็นพิเศษในการประมวล ผลการประมวลผลที่เกี่ยวข้องกับ AI ซึ่งแตกต่างจากงาน "นอกเวลา" ของ CPU, GPU และ DSP ในการประมวลผล AI แม้แต่ GPU ที่มีประสิทธิภาพที่สุดก็ยังมีความแตกต่างเมื่อเทียบกับชิปประมวลผล AI ชิปประมวลผล AI เหนือกว่าโปรเซสเซอร์ที่กล่าวถึงข้างต้นทั้งหมดในแง่ของการหน่วงเวลา ประสิทธิภาพ การใช้พลังงาน อัตราประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ฯลฯ UtilityNet ใช้ TPU เป็นชิปประมวลผล AI ระดับมืออาชีพ ทรัพยากรการคำนวณคือ:

• หน่วยคูณเมทริกซ์
• ตัวสะสม
• การเปิดใช้งาน
• บัฟเฟอร์แบบครบวงจร

TPU เร็วกว่า GPU และ CPU 15-30 เท่า ในแง่ของประสิทธิภาพการใช้พลังงาน TPU ได้รับการปรับปรุง 30 ถึง 80 เท่า ซึ่งไม่น่าแปลกใจเลย เนื่องจากการทำงานของ CNN ที่เรียกใช้โดย TPU นั้นส่วนใหญ่เป็นการคูณเมทริกซ์ ซึ่งเป็นข้อดีของชิปพิเศษ

ในเวลาเดียวกัน UtilityNet เป็นเลเยอร์จูงใจสำหรับการสร้างเครือข่ายการกระจายการประมวลผลอัจฉริยะประสิทธิภาพสูงของ HPCS ซึ่งก็คือการสร้างเครือข่ายลูกโซ่การคำนวณขนาดใหญ่ ต้นทุนต่ำ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อสร้างเครือข่ายการตั้งเวลาสำหรับการรับ การกระจาย และการจัดส่ง แตกต่างจากเครือข่ายการคำนวณแบบรวมศูนย์แบบดั้งเดิมและเครือข่ายการประมวลผลแบบคลาวด์ UtilityNet จะสร้างพูลทรัพยากรคลัสเตอร์การประมวลผลอัจฉริยะที่ใหญ่ที่สุดในโลก

HPCS รวบรวมข้อมูลบิ๊กดาต้า + การประมวลผล AI ผ่านชั้นแรงจูงใจของ UtilityNet สร้าง โมเดล ขนาดใหญ่และนวัตกรรมการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่สำคัญ และบ่มเพาะ แอปพลิเคชัน ใหม่ ด้วยวิธีนี้ การประมวลผลสามารถเชื่อมโยงเครือข่าย ลดต้นทุนในการประมวลผล และสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของการประมวลผล วางรากฐานที่มั่นคงสำหรับการประมวลผล AI สำหรับการปฏิวัติอุตสาหกรรมและการก้าวกระโดดของอารยธรรมของสังคมมนุษย์

UtilityNet มีเป้าหมายที่จะสร้างเครือข่ายคอมพิวเตอร์อัจฉริยะแบบกระจายประสิทธิภาพสูงที่ใหญ่ที่สุดในโลก วางรากฐานการประมวลผล AI ที่มั่นคงสำหรับการปฏิวัติอุตสาหกรรมในสังคมมนุษย์และอารยธรรม ที่ก้าวกระโดด ในฐานะแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบกระจายประสิทธิภาพสูง UtilityNet รวบรวมอาสาสมัครมากกว่า 4 ล้านคนจากทั่วโลก โดยมีโฮสต์ที่ใช้งานอยู่เฉลี่ย 600,000 โฮสต์ สามารถรองรับคลัสเตอร์เพื่อขยายขนาดเป็นหมื่นการ์ดได้อย่างง่ายดาย และลดความล่าช้าจากต้นทางถึงปลายทางได้ถึง 90% จึงให้การประมวลผลที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมที่มีประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์

ในอนาคต

ในปัจจุบัน พื้นที่เชิงพื้นที่ของศูนย์คอมพิวเตอร์ทั่วโลกไม่เพียงพอ สินทรัพย์ข้อมูลยากต่อการเข้าถึง และเนื้อหาแอปพลิเคชันของพลังประมวลผลไม่เพียงพอ ซึ่งเป็นข้อ กล่าวหาของการประมวลผล AI ในขณะนี้ UtilityNet จะเร่งสร้างศูนย์ประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ สำหรับ UtilityNet ศูนย์ประมวลผลในอนาคตไม่ได้กำหนดไว้สำหรับอุตสาหกรรม องค์กร หรือลูกค้าบางประเภท แต่มุ่งเน้นที่การทำงานร่วมกันในอุตสาหกรรมระดับโลก