Chris Lattner, le père de LLVM : Pourquoi nous devons reconstruire les logiciels d'infrastructure d'IA

La vision de l'IA que les gens imaginaient autrefois était très belle, mais la situation actuelle n'est pas satisfaisante. L’IA n’a pas réalisé ses prédictions initiales dans des applications quotidiennes telles que la conduite autonome et la recherche et le développement de nouveaux médicaments. Une plainte courante est que les géants mondiaux de la technologie ont rassemblé un grand nombre des cerveaux les plus intelligents, mais qu’ils se concentrent toujours davantage sur une publicité et une publicité précises. notation de crédit. Et sur des enceintes "intelligentes" qui ne sont pas très intelligentes.

Théoriquement, tant qu'il existe des algorithmes corrects et des ressources informatiques suffisantes, l'IA peut résoudre tous les problèmes représentés par toutes les données disponibles. Maintenant que les données, les algorithmes et les ressources matérielles sont suffisamment abondantes, toutes les conditions pour que l'IA profite à la société sont réunies. . Nous avons constaté l’ampleur des applications et les premiers effets de l’IA, mais en réalité, la technologie n’est pas appliquée en profondeur et elle est loin de permettre de réaliser tout le potentiel de la recherche existante sur l’apprentissage automatique.

Pourquoi cela arrive-t-il ? Les faits sont plus profonds que les dernières mises à jour des recherches sur l’IA menées par les géants technologiques et les médias du monde entier. ​​Le gourou du compilateur Chris Lattner a souligné un jour​​ que l'unicité et la fragmentation des systèmes et outils d'IA sont à l'origine de ce problème.

Afin de résoudre ce problème, en janvier 2022, l'expert en compilateur Chris Lattner a annoncé qu'il créerait une entreprise à l'étranger et a cofondé Modular AI avec Tim Davis. L'objectif est de reconstruire l'infrastructure mondiale de ML, y compris les compilateurs, les environnements d'exécution, et l'informatique hétérogène, de la périphérie au centre de données et en mettant l'accent sur la disponibilité pour améliorer l'efficacité des développeurs. Actuellement, l'équipe Modular AI a participé à la construction de la plupart des infrastructures d'apprentissage automatique de production mondiales à partir de TensorFlow, TF Lite, XLA, TPU, Android ML, Apple ML, MLIR, etc., et a déployé des charges de travail de production sur des milliards d'utilisateurs et d'équipements. .

Récemment, Modular AI a annoncé la finalisation d'un cycle de financement d'amorçage de 30 millions de dollars américains, dirigé par Google Venture. Dans le dernier article du blog officiel publié par Chris Lattner et d'autres, ils ont publié « Trois questions pour l'âme » : l'IA est si importante, pourquoi le logiciel est-il si misérable ? Pourquoi les géants de la technologie n’ont-ils pas résolu le casse-tête de l’IA ? Comment résoudre ce problème ? Bien sûr, ils ont également donné des réponses. La communauté OneFlow a compilé et organisé le texte original.

1 L'IA est si importante, pourquoi le logiciel est-il si terrible ? Le logiciel

IA a été conçu à l'origine pour les chercheurs, ingénieurs et architectes full-stack qui construisent une technologie d'IA. Il n'a jamais été défini comme un produit et, par conséquent, le logiciel IA présente des défauts dans sa conception sous-jacente.

Ce type de logiciel est construit par de grandes entreprises technologiques pour résoudre leurs propres problèmes, et d'autres entreprises l'utilisent sur une « infrastructure de ruissellement ». Le résultat est que seules les applications d’IA les plus importantes et les plus impactantes sur le plan commercial sont créées et déployées dans la pratique, et même dans ce cas, uniquement si les besoins de l’entreprise sont parfaitement alignés sur les besoins internes des grandes entreprises technologiques.

Pourquoi est-ce ? Étant donné que les logiciels d'IA actuels sont très simples et comportent de lourds attributs de recherche, ils sont principalement utilisés pour répondre aux plans de développement des géants de la technologie (les développeurs de ces logiciels). Ces logiciels sont créés par des chercheurs pour faire de la recherche, et le développement rapide de l’IA ne laisse pas aux chercheurs le temps de s’arrêter et de se reconstruire.

Au lieu de cela, au fil du temps, nous avons ajouté de plus en plus de complexité, ce qui rend difficile pour l'industrie de maintenir et de faire évoluer des chaînes d'outils personnalisées fragmentées entre la recherche et la production, la formation et le déploiement, les serveurs et les différences entre les bords.

Les systèmes d'intelligence artificielle sont désormais devenus un vaste océan de technologies incompatibles. Seuls les géants de la technologie globale ont la capacité d'utiliser l'IA pour atteindre leurs objectifs.

2 Pourquoi les géants de la technologie n’ont-ils pas résolu les problèmes de l’IA ?

La recherche et les développeurs en IA travaillent ensemble pour faire du déploiement de l'IA un succès, et les géants de la technologie utilisent leurs vastes ressources informatiques et financières pour faire progresser leurs produits et leurs principales priorités commerciales, y compris leurs propres cloud, téléphones, réseaux sociaux et matériel intelligent d'intelligence artificielle.

Bien qu'ils aient apporté des contributions exceptionnelles dans le domaine, d'un point de vue commercial, il leur est impossible de promouvoir l'IA dans le monde entier (couvrant tous les frameworks matériels, cloud et ML), et le reste du monde ne peut pas s'attendre à ce qu'ils le fassent. fais-le. Cependant, ce fait malheureux limite la capacité du reste du monde à utiliser cette technologie pour résoudre des problèmes en dehors des domaines d’intervention des grandes entreprises technologiques, notamment certains des plus grands problèmes socio-économiques et environnementaux auxquels le monde est confronté. Mais ce n’est pas l’avenir que nous souhaitons.

Bien que les géants aient apporté d'énormes contributions au développement de l'intelligence artificielle, pour que l'intelligence artificielle réalise pleinement son potentiel, il faut une entreprise indépendante, qui n'a pas à donner la priorité au développement de son propre matériel, de son infrastructure cloud, de ses téléphones mobiles ou de ses propres la recherche ; en même temps, nous avons besoin d’une entreprise neutre pour faire ce qui est le mieux dans l’intérêt des utilisateurs et des entreprises du monde entier. Nous devons intégrer ce que nous avons appris de la croissance rapide des logiciels d’IA dans les technologies de nouvelle génération afin de fournir des solutions utilisables et des normes communes aux types de problèmes rencontrés par toutes les organisations.

Aujourd'hui, le problème le plus urgent auquel sont confrontées les petites et moyennes entreprises technologiques est de savoir comment surmonter les limitations de capacité, de coût, de temps et de talent pour mettre l'IA en production.

En raison de considérations de coût d'opportunité, il est difficile de promouvoir leurs technologies innovantes sur le marché et l'expérience produit est médiocre, ce qui aura finalement un impact négatif sur leur développement. Pour la société dans son ensemble, cela signifie que nous devrons encore attendre un certain temps avant que l’IA puisse résoudre certains des plus grands problèmes mondiaux.

Nous n’avons pas le temps d’attendre que les géants de la technologie lancent un logiciel d’IA à effet de ruissellement. L’IA peut changer le monde, mais seulement si la fragmentation est résolue et si la communauté mondiale des développeurs d’IA n’a pas à se battre avec une infrastructure de haute qualité.

3 Qui va résoudre ce problème ? Comment le résoudre ?

Modular construit la plate-forme de développement d'IA de nouvelle génération, qui sera plus pratique, plus rapide et plus flexible.

Notre plate-forme unifie les front-ends des frameworks d'IA populaires via des interfaces communes et améliore l'accès et la portabilité à divers back-ends matériels et environnements cloud. Nous reconstruisons nos principaux outils de flux de travail de développement pour qu'ils soient plus expressifs, utilisables, déboguables, fiables, évolutifs et performants. Nos outils peuvent être facilement déployés dans les flux de travail existants, permettant aux utilisateurs de terminer leur travail en toute transparence sans refactoriser ni réécrire le code, et d'améliorer la productivité et les performances à moindre coût. Nous allons accélérer l’exploration de la valeur de l’IA et la mettre sur le marché dès que possible pour en faire bénéficier la majorité des utilisateurs.

Lorsque l'IA pourra pénétrer de manière plus subtile dans diverses applications, son potentiel sera pleinement démontré - d'ici là, vous n'aurez plus à définir votre application autour de l'IA. Notre plateforme est construite à partir de composants d'infrastructure modulaires et composables qui peuvent être réorganisés et étendus pour mettre en œuvre une variété de cas d'utilisation. Dans le même temps, des experts dans divers domaines peuvent innover grâce à notre plateforme même sans comprendre le fonctionnement de l’ensemble du système. Nous avons pu constater par nous-mêmes comment une approche modulaire peut débloquer de nouveaux cas d’utilisation auxquels nous n’avions pas pensé auparavant.

Pour véritablement réparer l'infrastructure de l'IA, nous devons à la fois résoudre des problèmes « techniques difficiles » (tels que les compilateurs pour des technologies informatiques hétérogènes) et établir des flux de travail de développement transparents de bout en bout.

4 De « l'ère de la recherche sur l'IA » à « l'ère de la production de l'IA »

Notre succès signifie que les développeurs du monde entier auront accès à des logiciels d'IA véritablement utilisables, portables et évolutifs.

Dans le nouveau monde, les développeurs qui manquent de budgets abondants ou de talents peuvent également travailler aussi efficacement que les géants mondiaux de la technologie ; l'efficacité et le coût total de possession (TCO) du matériel d'IA seront optimisés ; s'adapter à leurs cas d'utilisation ; déployer en périphérie aussi facilement que sur des serveurs ; les entreprises peuvent utiliser le cadre d'IA le mieux adapté à leurs besoins ; les programmes d'IA peuvent évoluer de manière transparente sur le matériel, en intégrant les dernières recherches en matière d'IA. Le déploiement en production ne pourrait pas être plus simple.

Nous verrons : le développement de l'industrie de l'IA n'est plus limité par le calendrier déterminé par les géants de la technologie en fonction de leurs propres besoins ; le développement de l'industrie de l'IA sera plus rapide et l'innovation s'épanouit davantage ; tous les niveaux de la pile et du développement Les gens se concentrent sur la mise sur le marché de nouvelles innovations dans leurs domaines d'expertise et sur la construction d'un avenir meilleur pour nous tous ; le développement rapide de l'industrie nous a fait passer de « l'ère de la recherche sur l'IA » à celle de l'IA. l'« ère de la production d'IA ».

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