- 現在のHPC-AI環境に対処する人材の不足
- GPUを多用したAIにおいて、従来のHPCアプリケーションがGPU数の増加にスケーリングしない問題
- 結果の精度と再現性の懸念
- 異なるチップ技術やソフトウェアスタックが独立検証を難しくし、結果の再現に多大なリソースを必要とする
- 異なる国々間でのデータ共有に関する法的制約
- 国々のHPCナショナリズムへの投資
- AIが文化の保存や言語多様性に与える影響への懸念
- 持続可能性の重要性の増加
- HPC-AI施設のエネルギーコスト増加とその影響
考察：
技術の進歩に伴い、HPC-AI環境における課題や懸念が多く浮き彫りになっています。特に人材不足や異なるチップ技術の複雑さが結果の再現性や性能に影響を与えることが指摘されています。国際協力においても、異なる法的制約や国家の独自技術開発への動きが協力関係に影響を及ぼしていることが示唆されています。さらに、持続可能性とエネルギーコストの問題も重要視されており、外部施設へのアウトソーシングなどが今後のHPC-AIインフラ運営において大きな変化をもたらす可能性があります。
元記事: https://www.aiwire.net/2024/10/29/report-from-halo-details-issues-facing-hpc-ai-industry/