EnglishRekenkracht
Rekenkracht is hoeveel rekenwerk computers in een bepaalde tijd kunnen doen. Voor AI komt die vooral uit grote aantallen gespecialiseerde chips in datacenters; meer rekenkracht maakt grotere en betere modellen mogelijk.
Een AI-model trainen of gebruiken is in de kern heel veel rekenen: getallen met elkaar vermenigvuldigen en optellen, ontelbaar vaak achter elkaar. Hoeveel van dat werk een computer of een heel datacenter in een bepaalde tijd aankan, heet rekenkracht.
Voor AI komt de meeste rekenkracht uit gespecialiseerde chips, zoals GPU's, die veel berekeningen tegelijk doen. Duizenden van die chips samen in een datacenter leveren de rekenkracht om de grootste modellen te trainen. Dat kost ook veel stroom. Daarom gaan rekenkracht en energie in het AI-nieuws vaak samen.
Waarom het ertoe doet
AI-modellen werden de afgelopen jaren vooral beter doordat er meer data en meer rekenkracht in de training ging. Rekenkracht is daardoor een van de belangrijkste grondstoffen van de vooruitgang in AI, en bedrijven investeren er miljarden in.
Toch is meer rekenkracht niet de enige weg vooruit. Onderzoeksbureau METR schat dat Anthropic zijn modellen nu ongeveer twee keer zo snel verbetert, en vond overtuigend bewijs dat dit niet komt doordat er sneller meer rekenkracht in de training gaat. Waarschijnlijk helpt AI zelf mee aan het onderzoek. Anthropic keek daarnaast zelf hoe het zijn rekenkracht verdeelt: ongeveer 6 procent van de rekenkracht voor AI-onderzoek ging naar veiligheidswerk.
Artikelen over Rekenkracht
-
d-Matrix verdeelt het werk van een AI-model over twee soorten chips voor snellere antwoorden
Het Amerikaanse chipbedrijf d-Matrix liet op een grote datacenterbeurs zien hoe een AI-model sneller antwoordt als gewone grafische chips en eigen chips elk het werk doen waar ze goed in zijn. Het bedrijf levert nu ook complete rekenclusters.
-
Chinees bedrijf Sugon laat rekencluster met 100.000 eigen AI-chips zien
Het Chinese Sugon toont zijn Sugon 8000: een rekencluster dat 100.000 rekenkaarten uit eigen land koppelt. Het systeem combineert AI en klassieke supercomputers en heeft volgens Sugon al tien onderzoeksprojecten gedraaid.
-
Microsoft vindt zuiniger recept om grote AI-modellen te trainen
Microsoft AI heeft de eerste trainingsfase van zijn nieuwe basismodel MAI-Base-2 afgerond. Volgens het bedrijf haalt het met zijn nieuwe aanpak hetzelfde niveau met 4 tot 12 keer minder rekenwerk dan een sterk Chinees model. Het model wordt nu verder getraind.
-
Robotarm met kunsthuid voelt waar hij wordt aangeraakt, ook zonder te kijken
Onderzoekers in Hongkong bouwden een robotarm met een zachte huid die over bijna de hele arm aanraking voelt. Zo houdt de arm een bal in balans en stopt hij als er een hand in de weg zit, ook als zijn camera niets ziet.
-
Onderzoekers laten AI-agent deels zonder woorden denken: sneller en goedkoper
Onderzoekers van Stanford en Together AI laten een AI-agent een deel van zijn denkwerk doen zonder het uit te schrijven. Alleen om iets op te zoeken of te antwoorden schakelt hij naar tekst. Volgens hen werkt hij zo tot 2,6 keer sneller en scoort hij beter dan vergelijkbare systemen.
-
Meta maakt Muse Spark Open vrij beschikbaar: groot AI-model voor programmeren, ook op eigen computers
Meta heeft Muse Spark Open uitgebracht, een groot AI-model voor programmeren en zelfstandige agenttaken dat iedereen kan downloaden. Volgens Meta is het het sterkste Amerikaanse open model tot nu toe, en het draait zelfs op twee Mac Studio's.
-
VS-project bouwt digitale tweeling van SPARC-fusiereactor om plasma binnen 20 minuten te voorspellen
Commonwealth Fusion Systems bouwt met vier Amerikaanse nationale laboratoria, NVIDIA en Google DeepMind een digitale tweeling van fusiereactor SPARC. Het doel: plasmagedrag in minder dan 20 minuten voorspellen, tussen twee experimenten door. Dat is nog een ambitie, geen resultaat.
-
OpenAI publiceert 719 wiskundige manuscripten van een nog niet uitgebracht AI-model
OpenAI heeft op GitHub 719 wiskundige manuscripten gepubliceerd, geproduceerd door een nog niet uitgebracht intern model. Volgens adviesgroep AGMAI gaat het om oplossingen voor 'honderden' open vragen. Onafhankelijke toetsing moet nog beginnen.
-
AlphaEvolve van Google vindt nieuwe rekenmethoden en versnelt zo ook Gemini zelf
Googles AlphaEvolve laat AI-modellen computerprogramma's ontwerpen en verbeteren. Het vond een snellere manier om bepaalde tabellen met getallen te vermenigvuldigen en versnelde onderdelen van de training van Gemini zelf.
-
Chinees DeepSeek brengt redeneermodel R1 uit dat iedereen mag downloaden
Het Chinese DeepSeek publiceert R1, een AI-model dat volgens het bedrijf op het niveau van OpenAI's o1 redeneert. Het model is vrij te downloaden en te gebruiken. Zo wordt sterke AI breder beschikbaar, buiten de grote Amerikaanse bedrijven om.
-
OpenAI toont o1, een AI-model dat eerst nadenkt voordat het antwoordt
OpenAI brengt o1-preview uit, een model dat vóór het antwoord een lange gedachtegang opschrijft. Daardoor lost het veel moeilijkere wiskunde- en programmeeropgaven op dan ChatGPT tot nu toe. Het kost wel meer rekentijd.
-
Frontier is de eerste supercomputer die een triljoen berekeningen per seconde haalt
De supercomputer Frontier in Oak Ridge haalt als eerste ter wereld meer dan een triljoen berekeningen per seconde op de standaardtest voor supercomputers. Hij bestaat uit duizenden processors en grafische chips.
-
Netwerk AlexNet wint beeldherkenningswedstrijd met een groot verschil
Een neuraal netwerk van drie Toronto-onderzoekers wint de ImageNet-wedstrijd met 15,3 procent fouten, ruim tien procentpunten beter dan de nummer twee. Het netwerk is getraind op grafische chips.
-
Ray Kurzweil verwacht rond 2029 een computer op menselijk niveau en rond 2045 de singulariteit
In zijn nieuwe boek legt Ray Kurzweil uit waarom hij denkt dat technologie steeds sneller groeit. Rond 2029 slaagt een computer volgens hem voor de test van Turing, rond 2045 volgt de singulariteit. Critici zijn er ook.
-
Vernor Vinge: binnen dertig jaar machines die slimmer zijn dan de mens
Op een NASA-symposium in Ohio legt de schrijver en wiskundige Vernor Vinge uit waarom hij denkt dat er binnen dertig jaar intelligentie komt die de mens overtreft, en waarom daarna de toekomst niet meer te voorspellen is.
