AI の次のステップは、膨大な量のビデオ、画像、音声、テキストを使用して、数兆個のパラメータを持つマルチモーダル トランスフォーマーをトレーニングすることです。まだ誰もこのタスクを完了していませんが、最初の 1 つになるための競争が活発に行われています。
OpenAI/Microsoft、xAI、Meta など複数の大規模 AI ラボが、10 万個を超える GPU を備えた GPU クラスターの構築を競っています。これらの個々のトレーニング クラスターには、サーバーの設備投資だけで 40 億ドル以上の費用がかかりますが、 GPU は通常、高速チップ間ネットワーク用に同じ場所に配置する必要があるため、データセンターの容量と電力の不足によっても大きく制限されます。10 万 GPU クラスターには、150MW を超えるデータセンター容量が必要で、1 年間で 1.59 テラワット時を消費し、標準料金 $0.078/kWh で 1 億 2,390 万ドルの費用がかかります。
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￥14,900 (2024年9月20日 22:56 GMT +09:00 時点 - 詳細はこちら商品価格と取扱状況は記載された日時の時点で正確で、また常に変動します。Amazon のサイトに表示された価格と取扱状況の情報は、この商品が購入されたその時のものが適用されます。)
