Thực sự thích phép ẩn dụ của @beffjezos từ @extropic về nhiệt động lực học trong podcast này Ông ấy đề cập đến Quái vật của Maxwell 👹, một sinh vật đốt năng lượng để sắp xếp các phân tử (nóng hoặc lạnh) vào hai phòng. Điều này đã giúp tôi hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa GPU/Nhiệt cho tôi Với AI, chúng ta đóng vai trò của Quái vật khi buộc các transistor vào các trạng thái cứng nhắc chỉ để giữ một tham số duy nhất. Mỗi tham số là một số giữa 0 và 1. Chúng ta đốt một lượng năng lượng khổng lồ trong quá trình này để chống lại entropy và duy trì những con số cụ thể này Điều này và số lượng GPU khổng lồ là lý do tại sao chúng ta cần các lò phản ứng hạt nhân và một lượng lớn năng lượng để vận hành các trung tâm dữ liệu Về mặt toán học, một tham số là cố định, nhưng về mặt vật lý, việc giữ độ chính xác đó là một cuộc chiến không ngừng chống lại nhiệt. Các chip kỹ thuật số phải đốt một lượng năng lượng khổng lồ để khuếch đại tín hiệu vượt qua tiếng ồn nhiệt tự nhiên chỉ để ngăn dữ liệu bị ngẫu nhiên hóa. Đây là lý do tại sao hóa đơn năng lượng tăng vọt với GPU Tính toán nhiệt động lực học ngừng chống lại vật lý. Nó coi sự dao động nhiệt như một nguồn tài nguyên thay vì một lỗi và sử dụng chúng để lấy mẫu phân phối một cách tự nhiên. Điều này hoàn toàn khác biệt. Thay vì sử dụng năng lượng lớn để duy trì các con số chính xác và dựa vào sự hỗn loạn/ngẫu nhiên này, chúng ta có thể chạy các mô hình AI với mức năng lượng thấp hơn nhiều lần Điều này giúp chúng ta thoát khỏi chiếc tàu không bao giờ kết thúc về năng lượng/tính toán mà chúng ta đang đi trên đó cho AI Tôi đang ở giai đoạn đầu của nghiên cứu ở đây nên có thể đã sai sót điều gì đó Các bức ảnh đính kèm là một so sánh rất hữu ích của Gemini về sự khác biệt giữa kỹ thuật số và nhiệt.