Berichten zufolge arbeitet Microsoft mit AMD an KI-Chips, um Nvidia entgegenzuwirken

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Im April deutete ein Bericht darauf hin Microsoft arbeitet an Chips für künstliche Intelligenz (KI), um damit große Sprachmodelle (LLMs) zu trainieren. Der Bericht nannte jedoch keine Partner, mit denen das Unternehmen zusammenarbeitete. Laut einem neuen Bericht arbeitet Microsoft mit Advanced Micro Devices (AMD) für die Entwicklung von KI-Prozessoren.Unter Berufung auf Personen, die die Situation kennen, heißt es in einem Bericht von Bloomberg, dass Microsoft dazu beitragen wird, AMDs Angebot an nachgefragten Teilen zu erhöhen. Es wurde auch darauf hingewiesen, dass diese Partnerschaft Teil einer mehrgleisigen Strategie ist, um sich mehr der begehrten Komponenten zu sichern.

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Eine Alternative zu NVIDIA
Laut dem Bericht erwähnten die Personen auch, dass die Unternehmen eine Alternative zu Nvidia anbieten werden, das den Markt für KI-fähige Chips (GPUs) dominiert. Das ist anzumerken Microsoft hat einen Supercomputer mit OpenAI gebaut und seine Architektur besteht aus Zehntausenden von Nvidia A100-Grafikchips, die aneinandergereiht sind, um die Leistung zum Trainieren von KI-Modellen bereitzustellen.„Wir haben eine Systemarchitektur aufgebaut, die in sehr großem Maßstab funktionieren und zuverlässig sein kann. Das führte dazu, dass ChatGPT möglich wurde. Das ist ein Modell, das dabei herausgekommen ist. Es wird noch viele, viele andere geben“, sagte Nidhi Chappell, Microsoft-Produktleiterin für Azure High Performance Computing und KI, damals.

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Wie Microsoft AMD helfen wird
Der Bloomberg-Bericht besagt, dass Microsoft Unterstützung leisten wird, einschließlich technischer Ressourcen und der Arbeit mit dem Chiphersteller an einem selbst entwickelten Microsoft-Prozessor für KI-Workloads mit dem Codenamen Atheneum die Bemühungen von AMD zu stärken.Googles KI-Chip
Google gab letztes Jahr bekannt, dass es einen KI-Chip namens the entwickelt hat Tensor-Verarbeitungseinheit (TPU). Der Prozessor wurde speziell für maschinelle Lernaufgaben entwickelt und soll Billionen von Operationen pro Sekunde verarbeiten und gleichzeitig wenig Watt verbrauchen.Die TPU soll mit Googles TensorFlow-Software verwendet werden, Googles Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen.

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