스마트폰에 피 한 방울만 떨어뜨리면...ㅣ 세계 AI 컴퓨터 신기록 인텔과 엔비디아 Blood Test Only Needs a Drop and a Smartphone for Results ㅣ New Records for the Biggest and Smallest AI Computers
혈액 검사 가능
얼마나 빨리 응고 여부 분석 가능
혈액 검사는 결과를 위해 한 방울과 스마트폰만 있으면 된다.
이 기술은 사용자 친화적인 "단 한 방울의 피" 플랫폼이 아직 몇 년 후에 가능성을 보여준다.
"한 방울의 피에서"라는 문구는 임상 품질의 의료 검사 기술을 스마트폰과 같은 소비자 기기와 통합하려는 연구자들에게 유망함과 위험으로 가득 차 있다. 전 세계 대학 연구원들과 상업 스타트업들이 수십 년 동안 실험실에 상주해온 혁신적인 새로운 소비자 친화적인 시험을 계속해서 도입하고 있지만, 테라노스의 신뢰할 수 없는 혈액 검사 플랫폼의 배후에 있는 사람들에 의해 자행된 사기에 대한 집단적인 기억은 여전히 만연해 있다.
워싱턴 대학의 폴 G의 모바일 인텔리전스 연구소 책임자인 Shyamnath Gollakota는 "혈액 한 방울로 무엇을 주장하는가?"라고 말한다. 앨런 컴퓨터 과학 및 공학 학교입니다. 골라코타와 동료들은 스마트폰 카메라, 햅틱 모터, 부착된 작은 컵, 볼펜 필기 팁 크기의 떠다니는 구리 조각을 활용해 한 방울의 피를 이용해 사람의 혈액이 얼마나 빨리 응고되는지 분석할 수 있는 개념 증명 테스트를 개발했다.
시스템을 활성화하기 위해, 사용자는 손가락으로 찌른 피 한 방울을 전화기에 끼워진 브래킷에 부착된 작은 컵에 추가한다. 그러면 카메라가 구리 입자의 움직임을 감시하는 동안 전화기의 모터가 컵을 흔드는데, 구리 입자의 움직임은 느려지고 결국 혈전이 형성되면서 멈춘다. 혈액이 응고되는 데 걸리는 시간을 계산하기 위해, 전화기는 두 개의 타임스탬프를 수집한다.
첫 번째는 사용자가 혈액을 삽입할 때이고, 두 번째는 입자가 움직임을 멈출 때입니다. 수행된 기술은 의료 시설에서 원래 연구(네이처 커뮤니케이션즈에 발표)의 상업적 응고 테스트와 일치한다. Golakota의 팀은 현재 가정 환경에서 어떻게 작동하는지 연구하고 있다.
황기철 콘페이퍼 에디터 국토부 인플루언서
Ki Chul Hwang Conpaper editor influencer
(Source:
spectrum.ieee.org/smartphone-blood-test)
세계 최대 최소 AI 컴퓨터 신기록
인텔과 엔비디아
Nvidia H100 및 Intel Sapire Rapids Xeon ML Perf
교육 벤치마크 통해 첫 선
머신러닝 컨소시엄 MLCommons는 지난주 가장 작은 시스템에서 경량 AI를 실행하고 서버와 슈퍼컴퓨터 규모 모두에서 신경망을 훈련하는 과정에서 새로운 칩과 구형 칩의 기능을 엿볼 수 있는 최신 벤치마크 결과를 발표했다. 벤치마크 테스트는 인텔과 엔비디아의 새로운 칩의 출시뿐만 아니라 소프트웨어 개선으로 인한 속도 향상과 새로운 소프트웨어가 데뷔 후 몇 년 동안 새로운 칩의 속도를 높이는 역할을 할 것이라는 예측을 보여주었다.
엔비디아 H100 텐서 코어 GPU,
MLPerf에서 세계 기록 수립
인공지능 훈련은 수십억 달러의 투자를 이끌어낸 문제였고, 성과를 내고 있는 것으로 보인다. Nvidia의 제품 마케팅 책임자인 Dave Salvator는 "몇 년 전만 해도 이러한 네트워크를 며칠 또는 몇 주 안에 교육하는 것에 대해 이야기했지만 이제는 몇 분 안에 교육하는 것에 대해 이야기하고 있습니다."라고 말한다.
MLPerf 교육 제품군에는 8개의 벤치마크가 있지만, 여기서는 이미지 분류와 자연어 처리라는 두 가지 결과만 보여준다. 왜냐하면 전체 그림을 보여주지는 않지만, 실제로 일어나고 있는 일을 보여주기 때문이다. 모든 회사가 매번 벤치마크 결과를 제시하는 것은 아니다. 과거에는 Baidu, Google, Graphcore 및 Qualcomm의 시스템이 주목을 받았지만, 이 중 가장 최근 목록에 오른 시스템은 없었다. 그리고 Cerebras와 Samba Nova와 같은 가장 큰 신경망을 훈련시키는 것이 목표인 회사들이 있다. 참여한 적이 없다.
결과에 대한 또 다른 참고 사항이 있다. 결과가 불완전하다. 눈을 최소화하기 위해 각 구성 중에서 가장 빠른 시스템만 나열했다. 주요 '닫힌' 공모전에는 이미 클라우드(자체적으로 명백한), 구내(당장 사내에서 구입해 설치할 수 있는 시스템), 미리보기(곧 구입할 수 있지만 지금은 그렇지 않은 시스템), R&D(흥미롭지만 이상한 시스템) 등 4개 부문이 있었다. 그런 다음 각 구성에 대한 각 범주별로 가장 빠른 교육 결과, 즉 컴퓨터의 가속기 수를 나열했다. 전체 목록을 보려면 MLCommons 웹 사이트에 있다.
황기철 콘페이퍼 에디터 국토부 인플루언서
Ki Chul Hwang Conpaper editor influencer
(Source:
https://spectrum.ieee.org/mlperf-training)
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