Eine neue Möglichkeit, KI-Projekte angesichts von GPU-Engpässen zu optimieren und zu priorisieren
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Generative KI, ermöglicht durch große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4, hat Schockwellen durch die Technologiewelt geschickt. Der kometenhafte Aufstieg von ChatGPT hat die globale Technologiebranche dazu veranlasst, die KI-Generation neu zu bewerten und zu priorisieren und Produktstrategien in Echtzeit umzugestalten.
Die LLM-Integration bietet Produktentwicklern eine einfache Möglichkeit, KI-gestützte Funktionen in ihre Produkte zu integrieren. Doch nicht alles läuft reibungslos. Produktführer stehen vor einer gewaltigen Herausforderung: GPU-Knappheit und explodierende Kosten.
Aufstieg von LLMs und Mangel an GPUsDie wachsende Zahl von KI-Startups und -Diensten hat zu einer hohen Nachfrage nach High-End-GPUs wie den A100s und H100s geführt und Nvidia und seinen Fertigungspartner TSMC überwältigt, die beide Schwierigkeiten haben, ihr Angebot zu decken. Online-Foren wie Reddit sind voller Frustrationen über die GPU-Verfügbarkeit und spiegeln die Meinung der Tech-Community wider. Die Situation wurde so schlimm, dass AWS und Azure keine andere Wahl hatten, als Quotensysteme einzuführen.
Dieser Engpass betrifft nicht nur Startups; Es ist ein Stolperstein für Technologiegiganten wie OpenAI. Bei einem kürzlichen vertraulichen Treffen in London gab OpenAI-CEO Sam Altman offen zu, dass der Mangel an Computerchips die Weiterentwicklung von ChatGPT behindert. Berichten zufolge beklagte Altman, dass der Mangel an Rechenleistung zu einer unterdurchschnittlichen API-Verfügbarkeit führte und OpenAI daran hinderte, größere „Pop-ups“ für ChatGPT bereitzustellen.
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Jetzt registrieren Priorisieren Sie KI-FunktionenEinerseits sind Produktmanager in einem unermüdlichen Drang nach Innovation gefangen und stehen vor der Erwartung, modernste Funktionen bereitzustellen, die die Leistungsfähigkeit der KI der Generation nutzen. Andererseits kämpfen sie mit der harten Realität der GPU-Kapazitätsbeschränkungen. Es ist eine komplexe Jonglierübung, bei der schonungslose Priorisierung nicht nur zu einer strategischen Entscheidung, sondern zur Notwendigkeit wird.
Da die GPU-Verfügbarkeit auf absehbare Zeit eine Herausforderung bleiben wird, müssen Produktmanager strategisch über die GPU-Zuteilung nachdenken. Traditionell haben sich Produktmanager auf Priorisierungstechniken wie die Matrix „Kundenwert/-bedarf versus Aufwand“ verlassen. Diese Methode, so logisch sie auch in einer Welt ist, in der es reichlich Computerressourcen gibt, bedarf nun einer Neubewertung.
In unserem aktuellen Paradigma, in dem die Rechenleistung die Einschränkung darstellt und nicht das Softwaretalent, müssen Produktmanager neu definieren, wie sie verschiedene Produkte oder Funktionen priorisieren und GPU-Einschränkungen in den Vordergrund der strategischen Entscheidungsfindung stellen.
Eine Planung unter Berücksichtigung von Kapazitätsengpässen mag für die Technologiebranche ungewöhnlich erscheinen, ist aber in anderen Branchen eine gängige Strategie. Das zugrunde liegende Konzept ist einfach: Der wertvollste Faktor ist...
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Generative KI, ermöglicht durch große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4, hat Schockwellen durch die Technologiewelt geschickt. Der kometenhafte Aufstieg von ChatGPT hat die globale Technologiebranche dazu veranlasst, die KI-Generation neu zu bewerten und zu priorisieren und Produktstrategien in Echtzeit umzugestalten.
Die LLM-Integration bietet Produktentwicklern eine einfache Möglichkeit, KI-gestützte Funktionen in ihre Produkte zu integrieren. Doch nicht alles läuft reibungslos. Produktführer stehen vor einer gewaltigen Herausforderung: GPU-Knappheit und explodierende Kosten.
Aufstieg von LLMs und Mangel an GPUsDie wachsende Zahl von KI-Startups und -Diensten hat zu einer hohen Nachfrage nach High-End-GPUs wie den A100s und H100s geführt und Nvidia und seinen Fertigungspartner TSMC überwältigt, die beide Schwierigkeiten haben, ihr Angebot zu decken. Online-Foren wie Reddit sind voller Frustrationen über die GPU-Verfügbarkeit und spiegeln die Meinung der Tech-Community wider. Die Situation wurde so schlimm, dass AWS und Azure keine andere Wahl hatten, als Quotensysteme einzuführen.
Dieser Engpass betrifft nicht nur Startups; Es ist ein Stolperstein für Technologiegiganten wie OpenAI. Bei einem kürzlichen vertraulichen Treffen in London gab OpenAI-CEO Sam Altman offen zu, dass der Mangel an Computerchips die Weiterentwicklung von ChatGPT behindert. Berichten zufolge beklagte Altman, dass der Mangel an Rechenleistung zu einer unterdurchschnittlichen API-Verfügbarkeit führte und OpenAI daran hinderte, größere „Pop-ups“ für ChatGPT bereitzustellen.
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Da die GPU-Verfügbarkeit auf absehbare Zeit eine Herausforderung bleiben wird, müssen Produktmanager strategisch über die GPU-Zuteilung nachdenken. Traditionell haben sich Produktmanager auf Priorisierungstechniken wie die Matrix „Kundenwert/-bedarf versus Aufwand“ verlassen. Diese Methode, so logisch sie auch in einer Welt ist, in der es reichlich Computerressourcen gibt, bedarf nun einer Neubewertung.
In unserem aktuellen Paradigma, in dem die Rechenleistung die Einschränkung darstellt und nicht das Softwaretalent, müssen Produktmanager neu definieren, wie sie verschiedene Produkte oder Funktionen priorisieren und GPU-Einschränkungen in den Vordergrund der strategischen Entscheidungsfindung stellen.
Eine Planung unter Berücksichtigung von Kapazitätsengpässen mag für die Technologiebranche ungewöhnlich erscheinen, ist aber in anderen Branchen eine gängige Strategie. Das zugrunde liegende Konzept ist einfach: Der wertvollste Faktor ist...
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