Knowledge Accumulator

Hardware lottery, или проблема технологического небоскрёба

Посмотрел на выходных статью и обзор на неё. Ключевая мысль статьи заключается в том, что то, выстреливает ли какая-нибудь алгоритмическая идея, во многом зависит не от "крутости" идеи, а от того, можно ли её эффективно реализовать на текущем железе.

В качестве примера в статье приводится то, что до распространения GPU люди не применяли нейронные сети, поскольку на CPU они ложатся плохо (хотя спорно, что это было самым важным фактором). Помню ещё пример - в одном из подкастов Илья Суцкевер говорил, что одним из ключевых факторов успеха трансформеров стало то, что они очень эффективно утилизируют видеокарты.

Критика этой работы заключается в основном в том, что подобная "лотерейная" ситуация совершенно неуникальна и не требует отдельного обозначения. Дело в том, что все используемые идеи и технологии базируются на каких-то более базовых идеях и технологиях. Кроме hardware есть ещё и языки программирования и фреймворки, и если вашу новую гениальную идею нельзя реализовать на существующих фреймворках, то ей придётся туго.

Кроме того, есть эффект от уже вложенных ресурсов в какие-то "ветки" развития. Например, в нейросети уже вложили миллиарды долларов, и если бы была более сильная альтернатива, она должна бы была продемонстрировать своё превосходство с гораздо меньшими затратами. Всё это является демонстрацией того, что технологический прогресс человечества - это локальная оптимизация. И прыгнуть в глобальный оптимум без промежуточных шагов мы не можем, поскольку это бы потребовало слишком много затрат на неудачные проверки.

Эффект, однако, можно сгладить. Во-первых, технологические этажи нашего здания должны быть как можно более общего назначения, а не заточены только под текущие сценарии применения. Во-вторых, нужно не забрасывать альтернативные направления исследований. Необходимый уровень здесь является делом вкуса, но на мой взгляд, кстати, не вижу совсем уж катастрофы по ним.

@knowledge_accumulator

www.tg-me.com/cn/Knowledge Accumulator/com.knowledge_accumulator/103

2.2K viewsedited  Sep 11, 2023 at 08:11

Hardware lottery, или проблема технологического небоскрёба

Посмотрел на выходных статью и обзор на неё. Ключевая мысль статьи заключается в том, что то, выстреливает ли какая-нибудь алгоритмическая идея, во многом зависит не от "крутости" идеи, а от того, можно ли её эффективно реализовать на текущем железе.

В качестве примера в статье приводится то, что до распространения GPU люди не применяли нейронные сети, поскольку на CPU они ложатся плохо (хотя спорно, что это было самым важным фактором). Помню ещё пример - в одном из подкастов Илья Суцкевер говорил, что одним из ключевых факторов успеха трансформеров стало то, что они очень эффективно утилизируют видеокарты.

Критика этой работы заключается в основном в том, что подобная "лотерейная" ситуация совершенно неуникальна и не требует отдельного обозначения. Дело в том, что все используемые идеи и технологии базируются на каких-то более базовых идеях и технологиях. Кроме hardware есть ещё и языки программирования и фреймворки, и если вашу новую гениальную идею нельзя реализовать на существующих фреймворках, то ей придётся туго.

Кроме того, есть эффект от уже вложенных ресурсов в какие-то "ветки" развития. Например, в нейросети уже вложили миллиарды долларов, и если бы была более сильная альтернатива, она должна бы была продемонстрировать своё превосходство с гораздо меньшими затратами. Всё это является демонстрацией того, что технологический прогресс человечества - это локальная оптимизация. И прыгнуть в глобальный оптимум без промежуточных шагов мы не можем, поскольку это бы потребовало слишком много затрат на неудачные проверки.

Эффект, однако, можно сгладить. Во-первых, технологические этажи нашего здания должны быть как можно более общего назначения, а не заточены только под текущие сценарии применения. Во-вторых, нужно не забрасывать альтернативные направления исследований. Необходимый уровень здесь является делом вкуса, но на мой взгляд, кстати, не вижу совсем уж катастрофы по ним.

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator