Оценка потребностей в GPU для AGI масштаба мозга

• Оценка потребностей в GPU для AGI масштаба мозга связана с техническими, теоретическими и архитектурными сложностями.
• Современные GPU не оптимизированы для моделирования разреженных, событийно-ориентированных вычислений, характерных для мозга.
• Для достижения работы в реальном времени на уровне масштабов мозга может потребоваться порядка 10¹⁷ FLOP/s или даже больше.
• Пропускная способность памяти и сетевых соединений также может оказаться критичной.
• Энергоэффективность мозга значительно превосходит современные кластеры GPU, особенно при обучении крупных моделей.
• Алгоритмические ограничения современных AI-систем затрудняют достижение человеческой гибкости в рассуждениях и восприятии.
• Альтернативные подходы, такие как нейроморфное оборудование, гибридные архитектуры и когнитивные архитектуры, вдохновленные мозгом, могут снизить зависимость от GPU.
• Оценки и неопределенности в оценке потребностей в GPU для AGI мозга остаются значительными, и требуются прорывы в алгоритмах и аппаратной части.