Rivoluzione! La Cina sfida gli USA con l’IA Made in Huawei

Un Nuovo Orizzonte per l’Intelligenza Artificiale Cinese

La società cinese Zhipu AI ha annunciato di aver addestrato il suo nuovo modello di generazione di immagini, *GLM-Image, utilizzando esclusivamente chip di Huawei Technologies. Questo risultato segna un punto di svolta significativo, poiché rappresenta il primo modello open-source di tale potenza sviluppato interamente su infrastrutture di calcolo domestiche cinesi. L’annuncio arriva in un momento cruciale, con le restrizioni all’export di semiconduttori avanzati imposte dagli Stati Uniti che spingono la Cina verso l’autosufficienza tecnologica nel settore dell’intelligenza artificiale.

Zhipu AI, con sede a Pechino, ha dichiarato che l’intero processo di addestramento di GLM-Image, dalla preparazione dei dati all’esecuzione finale, è stato condotto sul server Ascend Atlas 800T A2 di Huawei, che integra i processori AI Ascend proprietari e il framework di machine learning MindSpore. L’azienda spera che questo risultato possa fornire un riferimento prezioso per la comunità scientifica, dimostrando il potenziale del calcolo domestico.

Architettura e Performance di GLM-Image

GLM-Image adotta un’architettura ibrida che combina elementi autoregressivi e di diffusione. Questa progettazione consente al modello di gestire nativamente testo, voce, immagini e video, aprendo la strada a funzionalità multimodali avanzate. L’architettura è composta da un modello autoregressivo con 9 miliardi di parametri e un decoder di diffusione con 7 miliardi di parametri. Il componente autoregressivo si occupa della comprensione delle istruzioni e della composizione generale dell’immagine, mentre il decoder di diffusione si concentra sulla resa dei dettagli fini e del testo accurato.

Il modello supporta nativamente risoluzioni multiple da 1024×1024 a 2048×2048 pixel senza richiedere un nuovo addestramento. Nei benchmark, GLM-Image ha dimostrato prestazioni eccezionali. Sul CVTG-2K, che misura l’accuratezza nel posizionamento del testo all’interno delle immagini, ha ottenuto un punteggio di Word Accuracy di 0.9116, posizionandosi al primo posto tra i modelli open-source. Ha anche superato il test LongText-Bench per la resa di passaggi di testo estesi, ottenendo un punteggio di 0.952 per l’inglese e 0.979 per il cinese in otto scenari diversi.

Implicazioni Strategiche e Tecniche

L’addestramento di GLM-Image su hardware cinese dimostra che le aziende cinesi possono sviluppare sistemi di intelligenza artificiale competitivi anche senza accesso ai chip occidentali più avanzati. Questo risultato ha un significato strategico per Zhipu AI, che è stata inserita dal Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti in una lista di entità che agiscono in contrasto con la sicurezza nazionale o gli interessi di politica estera degli Stati Uniti.

Per addestrare GLM-Image su hardware Ascend, Zhipu AI ha dovuto sviluppare tecniche di ottimizzazione personalizzate per l’architettura dei chip di Huawei. L’azienda ha creato una suite di addestramento che implementa un deployment a pipeline multilivello con grafi dinamici, consentendo l’esecuzione concorrente di diverse fasi del processo di addestramento e riducendo i colli di bottiglia. Ha anche creato operatori di fusione ad alte prestazioni compatibili con l’architettura Ascend e ha impiegato il parallelismo multi-stream per sovrapporre le operazioni di comunicazione e calcolo durante l’addestramento distribuito.

Autosufficienza Tecnologica: Una Nuova Era per l’IA Cinese

La nascita di GLM-Image rappresenta un passo significativo verso l’autosufficienza tecnologica cinese nel campo dell’intelligenza artificiale. Dimostra che è possibile sviluppare modelli avanzati utilizzando esclusivamente hardware e software prodotti in Cina, riducendo la dipendenza da fornitori occidentali. Questo risultato potrebbe avere implicazioni di vasta portata per il futuro dello sviluppo dell’IA a livello globale, con la possibile creazione di ecosistemi paralleli e la competizione tra diverse architetture hardware.

È interessante notare come la spinta verso l’autosufficienza tecnologica possa portare a innovazioni inaspettate e a un’accelerazione dello sviluppo dell’IA in Cina.

Un concetto base di automazione, scalabilità produttiva e trasformazione digitale applicabile a questo tema è la containerizzazione. La containerizzazione, tramite tecnologie come Docker, permette di impacchettare un’applicazione e le sue dipendenze in un’unità standardizzata per lo sviluppo, la spedizione e il deployment. Questo facilita la scalabilità, l’isolamento delle applicazioni e l’utilizzo efficiente delle risorse hardware, elementi cruciali per l’addestramento di modelli di IA complessi come GLM-Image.

Un concetto avanzato è invece l’utilizzo di architetture di calcolo eterogenee*. Queste architetture combinano diversi tipi di processori (CPU, GPU, FPGA, ASIC) per ottimizzare le prestazioni e l’efficienza energetica di un sistema. L’addestramento di GLM-Image su hardware Huawei ha richiesto l’ottimizzazione del codice per l’architettura Ascend, dimostrando la necessità di adattare i modelli di IA alle caratteristiche specifiche dell’hardware disponibile.

Riflettiamo: la competizione tecnologica e le restrizioni all’export possono paradossalmente stimolare l’innovazione e la diversificazione delle soluzioni. La capacità di adattarsi e di sviluppare alternative è fondamentale per garantire la resilienza e la competitività nel panorama tecnologico globale.