Зображення створено ШІ для YSTNews
Американський мільярдер Ілон Маск зіткнувся з неочікуваними труднощами під час реалізації свого масштабного проєкту — будівництва найбільшого у світі суперкомп’ютера для штучного інтелекту.
Про це пише Business Insider.
Так, стало відомо, що енергосистема США гальмує амбіції Маска. Справа в тому, що енергетичні мережі Теннессі не можуть забезпечити достатньо електроенергії для повноцінної роботи суперкомп’ютера Ілона Маска.
Фахівці місцевої енергетичної компанії Memphis Light, Gas and Water, замість необхідних 300 мегаватів дозволили використовувати Маску лише 150 МВт. Крім того, в компанії заявили, що отримання повної потужності можливе лише після значної модернізації енергетичної інфраструктури регіону.
Зараз же xAI змушена компенсувати нестачу за допомогою газових генераторів Caterpillar Solar Turbines, здатних забезпечити до 250 МВт.
Зазначимо, що суперкомп’ютер Ілона Маска для штучного інтелекту — це надпотужна обчислювальна система, створена спеціально для обробки й аналізу великих обсягів даних, тренування моделей штучного інтелекту (ШІ), зокрема глибокого навчання (deep learning), та виконання складних обчислювальних завдань, які звичайні комп’ютери просто не “потягнуть”. Загальний бюджет даного проєкту перевищує 405 мільйонів доларів, зокрема $ 30 мільйонів передбачено на комп’ютерне обладнання та $ 3,9 мільйона — на захисну інфраструктуру.
При цьому лише за 122 дні було встановлено 200 000 графічних процесорів Nvidia.
Вивчення даної хмари надає унікальну можливість дослідити процеси формування зірок у нашому космічному оточенні.
Розповідаємо, як правильно використати фольгу і на що звернути увагу.
Перше успішне випробування системи відбулося у серпні 2024 року, коли вчені отримали попередження за 26…
Одним із важливих питань на сьогоднішній день являється збереження мобільних номерів загиблих або зниклих безвісти…
Дійсно, деякі прізвища справді асоціюються з могутністю, владою й визначальним впливом на історію України.
Протягом останніх 24 годин сонячна активність була на низькому рівні.