Аппаратное ядро AI: GPU, TPU, ASIC и архитектура чиплетов
КРАТКИЙ ОБЗОР СТАТЬИ: КЛЮЧЕВЫЕ МОМЕНТЫ И ВЫВОДЫ
- Сдвиг в архитектуре:
Вычисления в AI полностью перешли от универсальных CPU к специализированным ускорителям (GPU). Ключевым элементом стали тензорные ядра, обеспечивающие массовый параллелизм и высокую пропускную способность для обучения моделей - Экономика эффективности:
Стремление к максимальной энергоэффективности (ключевой фактор, влияющий на TCO) стимулирует использование узкоспециализированных чипов, таких как TPU и ASIC, для точечной оптимизации рабочих нагрузок - Будущее за модульностью:
Для дальнейшего масштабирования и преодоления физических пределов разработана архитектура чиплетов. Она позволяет гибко интегрировать разные вычислительные блоки (CPU, GPU, память) в один гетерогенный процессор, обеспечивая максимальную производительность и гибкость
Вывод: Проектирование систем на основе этих мощных, гетерогенных ядер требует высокоинтегрированной и надежной физической инфраструктуры. Компания «Пэтчворк» видит свою роль в улучшении существующих продуктов и подходов в создании новых решений для ЦОД. Наши решения, включая серверные шкафы ULMUS и семейство продуктов Mycelium, обеспечивают необходимую базу для размещения и связи этих высокоплотных, требовательных к ресурсам AI-компонентов.
<< Предыдущая статья
Энергетика AI: От ватта до гигаватта...
Следующая статья >>
Архитектура сетей AI...