Da KI immer mehr in den Mittelpunkt rückt, versuchen Technologiegiganten, ihre Abhängigkeit von Chipherstellern zu verringern und ihren ROI zu maximieren. Kürzlich hieß es in einem Bericht, dass das von Microsoft unterstützte OpenAI, das Unternehmen, das ChatGPT ins Leben gerufen hat, in die Herstellung von KI-Chips vordringen will, und nun heißt es in einem separaten Bericht, dass der Windows-Hersteller plant, auf seiner Jahrestagung den ersten Chip des Unternehmens vorzustellen, der für die Verarbeitung von KI-Modellen entwickelt wurde Entwicklerkonferenz.
Unter Berufung auf eine Person mit direkten Kenntnissen der Angelegenheit berichtete The Information, dass die Einführung „ein Höhepunkt jahrelanger Arbeit“ dazu beitragen könnte, dass Microsoft seine Abhängigkeit von von Nvidia entwickelten KI-Chips verringert, die aufgrund der boomenden Nachfrage knapp waren .“
Berichten zufolge trägt der Chip den Codenamen „Athena“ und könnte auf der Ignite-Jahreskonferenz von Microsoft vorgestellt werden, die am 14. November in Seattle beginnt.
Der Microsoft-Chip soll Nvidia-GPUs ähneln und für Rechenzentrumsserver konzipiert sein, die große Sprachmodelle trainieren und ausführen, die Software hinter Konversations-KI-Funktionen wie ChatGPT von OpenAI.
Microsoft verwendet derzeit Nvidia-GPUs, um LLMs für Cloud-Kunden, einschließlich OpenAI und Intuit, sowie für KI-Funktionen in den Produktivitäts-Apps von Microsoft zu betreiben. Der Chip könnte es Microsoft ermöglichen, seine Abhängigkeit von der H100-GPU von Nvidia zu verringern, die angeblich aufgrund der steigenden Nachfrage mit Lieferengpässen konfrontiert ist.
OpenAI stellt möglicherweise seine eigenen KI-Chips her
Die Entwicklung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem in einem Bericht darauf hingewiesen wurde, dass OpenAI auch über die Herstellung eines eigenen KI-Chips nachdenkt. Das Unternehmen diskutiert seit mindestens letztem Jahr über KI-Chip-Strategien, berichtete die Nachrichtenagentur Reuters. OpenAI-CEO Sam Altman habe außerdem die Anschaffung weiterer KI-Chips zur obersten Priorität für das Unternehmen gemacht, hieß es.
Mittlerweile verfügt Google über eine Tensor Processing Unit (TPU), um seine großen generativen KI-Modelle wie PaLM-2 und Imagen zu trainieren. Amazon verfügt über proprietäre Chips sowohl für das Training (Trainium) als auch für die Schlussfolgerung (Inferentia).
Unter Berufung auf eine Person mit direkten Kenntnissen der Angelegenheit berichtete The Information, dass die Einführung „ein Höhepunkt jahrelanger Arbeit“ dazu beitragen könnte, dass Microsoft seine Abhängigkeit von von Nvidia entwickelten KI-Chips verringert, die aufgrund der boomenden Nachfrage knapp waren .“
Berichten zufolge trägt der Chip den Codenamen „Athena“ und könnte auf der Ignite-Jahreskonferenz von Microsoft vorgestellt werden, die am 14. November in Seattle beginnt.
Der Microsoft-Chip soll Nvidia-GPUs ähneln und für Rechenzentrumsserver konzipiert sein, die große Sprachmodelle trainieren und ausführen, die Software hinter Konversations-KI-Funktionen wie ChatGPT von OpenAI.
Microsoft verwendet derzeit Nvidia-GPUs, um LLMs für Cloud-Kunden, einschließlich OpenAI und Intuit, sowie für KI-Funktionen in den Produktivitäts-Apps von Microsoft zu betreiben. Der Chip könnte es Microsoft ermöglichen, seine Abhängigkeit von der H100-GPU von Nvidia zu verringern, die angeblich aufgrund der steigenden Nachfrage mit Lieferengpässen konfrontiert ist.
OpenAI stellt möglicherweise seine eigenen KI-Chips her
Die Entwicklung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem in einem Bericht darauf hingewiesen wurde, dass OpenAI auch über die Herstellung eines eigenen KI-Chips nachdenkt. Das Unternehmen diskutiert seit mindestens letztem Jahr über KI-Chip-Strategien, berichtete die Nachrichtenagentur Reuters. OpenAI-CEO Sam Altman habe außerdem die Anschaffung weiterer KI-Chips zur obersten Priorität für das Unternehmen gemacht, hieß es.
Mittlerweile verfügt Google über eine Tensor Processing Unit (TPU), um seine großen generativen KI-Modelle wie PaLM-2 und Imagen zu trainieren. Amazon verfügt über proprietäre Chips sowohl für das Training (Trainium) als auch für die Schlussfolgerung (Inferentia).