Skupina Intel venture Investments sa tento týždeň spojila s rizikovými firmami, aby naliala 13 miliónov dolárov do Brooklynu. startup Paperspace, ktorý v niektorých prípadoch ponúka jeden z najzaujímavejších nových prístupov k vývojovým nástrojom čas. Zameriava sa na strojové učenie a cloud a toto úsilie by mohlo byť zaujímavou cestou pre snahy Intelu o AI čipy.
Svet integrovaných vývojových prostredí alebo „IDE“, bohatých programovacích nástrojov, ktoré spájajú mnohé schopnosti, nezažil veľa akcií za roky, odkedy umelá inteligencia a cloud computing pohltili programovanie všeobecne.
Jeden zaujímavý startup so sídlom v Brooklyne v New Yorku by to mohol zmeniť.
Paperspace, založený pred tromi rokmi, Oznámil utorok od investorov Battery Ventures, SineWave Ventures, Sorenson získala 13 miliónov dolárov z rizikového kapitálu Ventures, ako aj investičná vetva čipového giganta Intel, čím sa jeho celkový objem k dnešnému dňu zvýšil na 19 dolárov miliónov. Do kola sa zapojil aj existujúci investor Initialized Capital.
Peniaze pôjdu na vylepšenie a rozšírenie hlavného produktu Paperspace,“Gradient“, druh mash-up nástrojov navrhnutých špeciálne na programovanie neurónových sietí strojového učenia. Zapojenie spoločnosti Intel je obzvlášť zaujímavé, pretože spoločnosť Intel v posledných rokoch posilnila rôzne projekty AI, aby omladila svoju zostavu procesorov.
tiež: Softvér Fast.ai by mohol radikálne demokratizovať AI
Spoluzakladateľ a výkonný riaditeľ Dillon Erb hovoril so ZDNet o pomerne primitívnom programovacom prostredí dnešného vývoja strojového učenia.
Problém, ktorý Paperspace rieši, je podľa neho podobný začiatkom vývoja webu. „Dnes nie je ťažké nájsť compute,“ hovorí Erb s odkazom na ľahkú dostupnosť GPU fariem na Amazone a inštaláciách TPU v Google Cloud Google.
„Chýbajúca časť je softvér, rovnako ako v začiatkoch vývoja webu. Toto je vážny problém, ktorému čelí veľa ľudí; z prvej ruky sme videli výzvy, ktorým ľudia musia dokonca vyvinúť jediný [AI] model.“
Dátový vedec môže implementovať 15 riadkov rámca strojového učenia PyTorch Facebooku a „mať prístup k špičkovému výskumu,“ zdôrazňuje. Ale potom, "pre všetok ďalší kód potrebný na to, aby ste to dali dohromady, skončíte tak, že si ho doma zrolujete sami, vykopáte veľa open-source nástrojov a hacknete to spolu."
Gradient kombinuje obľúbené vývojové rozhranie Jupyter Notebook s PyTorch alebo TensorFlow alebo inými frameworkami a cloudovú inštaláciu kontajnerov Docker. Lokálne sa stiahne špeciálny modul Python pre Paperspace na spustenie príkazového riadku Paperspace a niekoľko háčikov sa vloží do cieľového PyTorch alebo iného súboru. Odtiaľ je triviálne spustiť príkaz Spustiť, načítať projekt PyTorch z GitHubu a nasadenie do hocijakého množstva kontajnerových inštalácií je potrebných na holé kovové spracovanie GPU spravované spoločnosťou Paperspace. (Spoločnosť oznámili začiatkom tohto roka podpora pre druhú generáciu TPU od Googlu.) Paperspace sa stará o detaily vecí, ako je napríklad riešenie úzkych miest I/O, hovorí Erb, alebo ako štruktúrovať úložisko pre aplikácie.
tiež: Facebook open-source AI framework PyTorch 1.0 vydaný
Klientska základňa má tendenciu k tímom 5 až 15 ľudí, čoraz častejšie výskumníkov AI. Platia mesačný poplatok za používateľa so zvyšujúcou sa úrovňou príspevkov na prácu GPU. Podniková verzia s variabilnou cenou zahŕňa veci, ako napríklad neobmedzené pracovné zaťaženie GPU.
Cloudové programovacie prostredie Paperspace chce byť zlatým štandardom pre jednoduché publikovanie modelov strojového učenia na akejkoľvek kolekcii GPU, TPU alebo iných procesorov, ktoré tím chce.
Zmyslom toho všetkého nie je predávať výpočtovú techniku GPU; to je tovar, a hoci si Paperspace vybudoval vlastné dátové centrá pre časť práce, spolieha sa aj na inštancie Google Cloud. Veľkoobchodný predaj GPU alebo TPU je teda len vstupenkou do hry. Skutočná mágia, tvrdí Erb, je „hromada“ kódu, ktorý uľahčuje prepojenie Jupyteru s projektmi strojového učenia Github a potom so základným výpočtom.
Paperspace začal, keď neboli ponúkané žiadne GPU na hosťovanej báze. Erb a kolegovia – tím má v súčasnosti štíhlych 16 ľudí – prišli zo sveta počítačom podporovaného dizajnu a uvedomili si hodnotu prístupu k GPU farmám. (Názov Paperspace pochádza zo sveta CAD. Vzťahuje sa na „okno do 3-D sveta,“ hovorí spoločnosť. Ako názov startupu má slúžiť ako „metafora pre pojem portálu do neobmedzenej sily cloudu.“)
Paperspace získal počiatočné financovanie z inkubátora YCombinator pre túto pôvodnú misiu budovania cloudov GPU. Potom si však Erb s kolegami všimli niečo zaujímavé. "Dostali sme všetky tieto požiadavky na čokoľvek, čo sa zameriavalo najmä na TensorFlow a PyTorch," uvažuje. "Keď sme sa do toho pustili, uvedomili sme si, že toto bola príležitosť na zelenej lúke."
tiež: Google pripravuje TPU 3.0 na AI, strojové učenie a modelovanie
Paperspace už nejaký čas spolupracuje s Fast.ai, neziskovou organizáciou vedenou Jeremym Howardom a Rachel Thomas, ktorá vyučuje kurzy strojového učenia, ktorá sa v tomto priestore nedávno vyprofilovala. Erb si všimol boj študentov na Howardových kurzoch o spojenie aj tých najzákladnejších softvérových nástrojov. „Dokonca už len uviesť do prevádzky Jupyter a zabezpečiť, aby vám za inštancie GPU neboli účtované stovky dolárov, je výzva,“ poznamenáva. „Problémom nie je prístup k hardvéru, toho je veľa; problém je v softvéri, ktorý to všetko spája."
Erb dúfa, že zásobník Paperspace sa stane priemyselným štandardom pre tú „vrstvu abstrakcie“, ktorá je umiestnená nad akýmkoľvek GPU, TPU alebo iným výpočtom používaným klientom. Všíma si trendy strojového učenia, ktoré sa odkláňa od serverovej infraštruktúry. Jedna „skvelá vec“, ktorú sledoval, je vznik ONNX, úsilie odvetvia definovať spoločný model prekladu medzi rôznymi rámcami strojového učenia. Je to čas obrovského kvasu v priemysle a „správna úroveň abstrakcie pre tieto veci nie je definovaná práve teraz,“ znamená rozdelenie zdrojov medzi GPU a kontajnery a rámce strojového učenia a softvér nástrojov.
Zaujímavou otázkou je, čo sa stane s Intelom v tejto dohode. Spoločnosť ešte musí vo veľkej miere demonštrovať kremík vo voľnej prírode, pričom pole zatiaľ prenecháva GPU Nvidia a Google. TPU. Erb nebude komentovať potenciálne úspechy spoločnosti Intel v oblasti kremíka, ale je „veľmi nadšený“ z prebiehajúcej práce medzi Paperspace a Intel.
„Intel robí naozaj veľké investície“ do AI, hovorí. „V našom rozhovore s tamojšou skupinou AI všetci pracujú na veľkom probléme; nie je to len hardvér a softvér, je to väčšie ako oba.“
Predchádzajúce a súvisiace pokrytie:
čo je AI? Všetko, čo potrebujete vedieť
Výkonný sprievodca umelou inteligenciou, od strojového učenia a všeobecnej AI až po neurónové siete.
Čo je hlboké učenie? Všetko, čo potrebujete vedieť
Základy hlbokého učenia: od jeho vzťahu k širšej oblasti strojového učenia až po to, ako s ním začať.
Čo je strojové učenie? Všetko, čo potrebujete vedieť
Táto príručka vysvetľuje, čo je strojové učenie, ako súvisí s umelou inteligenciou, ako funguje a prečo je dôležité.
Čo je to cloud computing? Všetko, o čom potrebujete vedieť
Úvod do cloud computingu od základov až po IaaS a PaaS, hybridný, verejný a súkromný cloud.
Súvisiace príbehy:
- Umelá inteligencia alebo veda o údajoch nemá jednu úlohu: ide o tímové úsilie
- Startup Kindred prináša kúsok nádeje pre AI v robotike
- AI: Pohľad z Chief Data Science Office
- Salesforce predstavuje Einstein Voice, hlasového asistenta AI pre podniky
- Netrápia ma pracovné miesta, ktoré AI ničí, ale tie, ktoré pribúdajú
- Ako Facebook škáluje AI