Technocrats hos Big Tech-gigantene innser at AI er for stor til å gå alene, spesielt når konsortier kan produsere nyttige verktøy og gjennombrudd for alle involverte. Gitt de hundrevis av milliardene som brukes på AI-utvikling, vil imidlertid resultatene ende opp i hender som samfunnet kan stole på? ⁃ TN Editor
Google og Facebook samarbeider for å få hvert enkelt bedrifts kunstige intelligensteknologier til å fungere bedre sammen.
De to selskapene sa tirsdag at et uspesifisert antall ingeniører samarbeider for å få Facebooks åpen kildekode-maskinlæring PyTorch-rammeverk til å fungere med Googles tilpassede datamaskinbrikker for maskinlæring, kalt Tensor Processing Units eller TPU. Samarbeidet markerer et av de sjeldne tilfellene av teknologivalgene som samarbeider om felles teknologiprosjekter.
"I dag er vi glade for å kunngjøre at ingeniører i Googles TPU-team aktivt samarbeider med kjernen av PyTorch-utviklere for å koble PyTorch til Cloud TPU-er," skrev Google Cloud-direktør for produktstyring Rajen Sheth i et blogginnlegg. "Det langsiktige målet er å gjøre det mulig for alle å glede seg over enkelheten og fleksibiliteten til PyTorch, samtidig som de drar nytte av ytelsen, skalerbarheten og kostnadseffektiviteten til Cloud TPU-er."
Facebook-produktsjef for kunstig intelligens Joseph Spisak sa i et eget blogginnlegg at "Ingeniører på Googles Cloud TPU-team er i aktivt samarbeid med vårt PyTorch-team for å aktivere støtte for PyTorch 1.0-modeller på denne tilpassede maskinvaren."
Google debuterte først sine TPU-er i 2016 i løpet av årlig utviklerkonferanse, og stilte dem opp som en mer effektiv måte for bedrifter og forskere å drive sine maskinellæringsprogramvareprosjekter. Søkegiganten selger tilgang til sine TPU-er via sin cloud computing virksomhet i stedet for å selge sjetongene individuelt til kunder som Nvidia, hvis grafiske prosesseringsenheter, eller GPUer, er populære blant forskere som jobber med dype læringsprosjekter.
Kunstig intelligenssteknologi som dyp læring har vokst i popularitet gjennom årene med tech-giganter som Google og Facebook som bruker teknologiene til å lage programvare som automatisk kan utføre oppgaver som gjenkjenne bilder på bilder.
Etter hvert som flere bedrifter utforsker maskinlæringsteknologi, har selskaper som Google, Facebook og andre laget egne rammer for AI-programvare, i hovedsak kodingsverktøy, ment for å gjøre det lettere for utviklere å lage sin egen maskinlæringsdrevne programvare. Disse selskapene har også tilbudt disse AI-rammene gratis i en åpen kildekodemodell for å popularisere dem med kodere.
I løpet av de siste årene har Google fulgt utviklere med sine såkalte Tensorflow framework som de foretrukne kodingsverktøyene for AI-prosjekter, og den utviklet sine TPU-er for å fungere best med Tensorflow. Det faktum at Google er villig til å oppdatere sine TPU-er for å jobbe med Facebooks PyTorch-programvare, viser at selskapet ønsker å støtte mer enn sitt eget AI-rammeverk og potensielt få flere cloud computing-kunder og forskere som kan bruke konkurrerende rammer.