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嘿！我们正在基于XLA构建开源AI基础设施，以便更容易地在任何非NVIDIA GPU（AMD、Google TPU、AWS Trainium、Intel Gaudi）上运行AI训练/微调工作负载。我们相信，通过一些努力（甚至编写XLA内核），可以实现与NVIDIA GPU相比相似或更好的每瓦性能，同时还能实现硬件多样性并降低成本。

在这个里程碑的第一步中，我们在Github上发布了Felafax RoadRunner仓库（双关语意😅），其中包括一组用于在Google TPU上微调Llama3的笔记本和部署脚本！

你们怎么看？我们还考虑采用JAX + XLA，因为为新硬件实现大约100个XLA所需的操作比实现大约2000个操作以添加新的PyTorch后端要容易得多。我们非常希望得到你们的反馈！

讨论总结

本次讨论主要聚焦于一个开源AI基础设施项目，旨在支持非NVIDIA GPU（如AMD、Google TPU、AWS Trainium、Intel Gaudi）上的AI训练和微调工作。项目团队发布了Felafax RoadRunner库，并探讨了使用JAX + XLA的可能性，以简化新硬件的操作实现。讨论中涉及了对不同硬件支持的期待，如更好的Gaudi支持，以及对打破NVIDIA垄断的积极态度。此外，还讨论了获取TPU资源的途径和JAX在生成式AI中的应用前景。

主要观点

  1. 👍 支持非NVIDIA GPU的开源AI基础设施
    • 支持理由：促进硬件多样性和降低成本，可能实现更好的性能。
    • 反对声音：暂无明显反对声音。
  2. 🔥 发布Felafax RoadRunner库
    • 正方观点：提供了实际的工具和脚本，便于用户使用。
    • 反方观点：暂无明显反方观点。
  3. 💡 考虑使用JAX + XLA
    • 解释：简化新硬件的操作实现，相比PyTorch后端更为简便。
  4. 👀 对Gaudi支持的期待
    • 解释：用户希望获得更好的Gaudi支持，以利用Intel Gaudi硬件。
  5. 🚀 打破NVIDIA垄断
    • 解释：支持非垄断背景的技术发展，促进市场竞争。

金句与有趣评论

  1. “😂 RealFullMetal：Also, here is our website with more details 🙂 - https://felafax.ai”
    • 亮点：提供了项目详细信息的官方网站链接。
  2. “🤔 alphakue：Is there anything preventing there being an aggregator / adapter framework across the GPU landscape that provides a common interface across all the GPU vendors?”
    • 亮点：提出了一个关于创建跨GPU厂商的通用接口框架的问题。
  3. “👀 kryptkpr：Where does one get a TPU to play with, are there any free/low cost options?”
    • 亮点：询问了获取TPU资源的途径，特别是是否有免费或低成本的选项。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，多数评论者对项目的非NVIDIA角度表示支持，并对硬件多样性和成本降低表示期待。主要分歧点在于对不同硬件支持的细节和可行性，如Gaudi和AMD的支持。

趋势与预测

  • 新兴话题：JAX在生成式AI中的应用可能成为未来AI开发的一个趋势。
  • 潜在影响：该项目可能促进更多非NVIDIA GPU在AI领域的应用，降低成本并提高市场竞争力。