Эмад Мостак (Emad Mostaque), генеральный директор Stability AI, заявил, что благодаря современной автоматизации один исследователь может эффективно управлять тысячами графических процессоров (GPU) для задач обучения искусственного интеллекта.
В рамках дискуссии в соцсети X, посвященной максимально возможному количеству GPU, которые может контролировать один специалист, Мостак отметил, что «несколько лет назад один исследователь успешно курировал работу более 1000 GPU (128 узлов на чипах A100)». Он добавил, что с появлением чипов серий H и B, а также новых систем отказоустойчивости, управление тысячами GPU становится комфортной задачей. Для процессоров TPU, по его мнению, это число может быть ещё выше.
Эта точка зрения получила поддержку и от других экспертов. Эндрю Карр (Andrew Carr) изложил свой опыт самостоятельной работы с «несколькими тысячами» GPU, охарактеризовав этот процесс как «в основном стрессовый, но очень расширяющий возможности». Алекс Никол (Alex Nichol) предположил, что при наличии специализированных «агентов кодирования» количество управляемых GPU может быть практически «неограниченным».
Комментарии подчеркивают растущую роль автоматизации и специализированных инструментов (таких как планировщики задач типа Slurm), которые позволяют отдельным специалистам масштабировать свои исследовательские проекты, ранее требовавшие больших команд и инфраструктуры. Это свидетельствует о значительном прогрессе в области управления крупномасштабными вычислительными ресурсами для ИИ-разработки.