Hekayə 12 il əvvəl başlayır, Tayo Adesanya mikroişiplər və süni intellekt prosessorları ilə işləmək karyerasına başlayır. Əsasən böyük istehsalçılara onların aparatlarında hansı çiplərdən istifadə edəcəyini qərar verməyə kömək etdi. O illər, o, TechCrunch-a deyib ki, süni intellekt üzrə hesablama bazarında tələbatın hara doğru gedəcəyinə dair ona erkən məlumat verdi. Lola Vision Sistemlərinin başlanması dünyanın hara doğru gedəcəyinə və gördüyüm şeylərə bahis idi.
2024-cü ildə cihazlarda AI modellərini işlətmək üçün proqram və çiplər hazırlayan bir AI infrastruktur şirkəti olan Lola Vision Systems-i işə saldı. Onun əsas məhsulları süni intellekt modellərini müəyyən bir çip işlətə biləcək təlimatlara çevirən proqramdır. Adesanya bu proqramı compiler toolchain adlandırır və bunun böyük bir şüşə boğazı olduğunu deyir: yeni aparat üzərində bir AI modeli əl ilə qurmaq sınaqdan başlamaq üçün təxminən 200 saat çəkə bilər. Lola Vision, proqram təminatını yenidən qurduğunu və prosesin daha çox hissəsini avtomatlaşdırmaq məqsədi ilə öz yarı ötürücü çiplərini inkişaf etdirdiyini söyləyir. Müştəri öz kodunu və istifadə etmək istədiyi süni intellekt modelini təqdim edir, istər özəl qurulmuş olsun, istərsə də açıq mənbəli olsun və proqram hər ikisini müştəri çipinin icra edə biləcəyi təlimatlara çevirir.
Adesanya dedi ki, sürət yalnız bunun bir hissəsidir. O, daha sürətli qurulmanın hava və digər missiya kritik şirkətlərə öz məlumatlarına əsasən daha dəqiq modellər işlətməyə vaxt verdiyini və daha aşağı bir güclə işlədiyini izah etdi.
O, bu müştərilər üçün dəqiqlik və etibarlılıq yaxşı deyil. Məhsulun tənzimləyici baxımdan keçdiyini və sahədə etibarlı işlədiyini müəyyən edirlər.
Vaşinqton D.C.-də yerləşən Lola Vision, cihazlarda süni intellekt işlətmək üçün NVIDIA'nın texnologiyasına alternativ təklif etməyə çalışan bir neçə startapdan biridir. Adesanya dedi ki, indi bir çox şirkətlər Nvidia Jetson-dan başlayır, kompakt kompüter modulları, ya da açıq mənbəli AI modelləri. Adesanya bu sərbəst pozulur və ya pis işləyir, buna görə komandalar günlər və ya həftələr keçirlər ki, onları işlətsinlər, sonra daha da çox həftə modellərin istifadə edilə bilməsinə qədər düzəltmə aparırlar.
O, "o vaxt belə" dedi. "Qüvvət istehlakı tez-tez uç hesablama büdcələrini pozur və ya istehsalçı şirkəti məhsulun uğurla işləməsi üçün lazım olan orta və böyük modellər üçün kifayət qədər hesablama təmin edə bilmir. Bu, tanınma modellərinin hədəflərdən geri qalmasına və ya obyektlərin yanlış oxunmasına səbəb olur. (Edge computing uzaq bir məlumat mərkəzində deyil, bir aparat və ya dron kimi birbaşa süni intellekt işlətmək deməkdir. Tanınma modelləri obyektləri müəyyən edən süni intellekt sistemidir.)
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
