-
Вычисления в памяти (In-Memory Computing): альтернатива архитектуре фон Неймана
Современная вычислительная техника переживает один из наиболее значимых этапов своего развития. На протяжении десятилетий производительность компьютеров росла главным образом благодаря увеличению тактовых частот, совершенствованию микроархитектуры процессоров и росту количества вычислительных ядер. Однако сегодня инженеры все чаще сталкиваются с фундаментальными ограничениями классической архитектуры фон Неймана, предложенной еще в середине XX века. Несмотря на многочисленные усовершенствования, ее…
-
Как фотонные нейросети снижают энергопотребление дата-центров
Стремительное развитие искусственного интеллекта привело к беспрецедентному росту вычислительных нагрузок во всем мире. Современные языковые модели, системы компьютерного зрения, алгоритмы анализа больших данных и генеративные нейросети требуют огромного количества вычислительных ресурсов. В результате дата-центры, обслуживающие инфраструктуру искусственного интеллекта, стали одними из крупнейших потребителей электроэнергии в цифровой экономике. По оценкам международных исследовательских организаций, крупный центр обработки…
-
Groq LPU против GPU: новый подход к инференсу нейросетей
Развитие искусственного интеллекта привело к появлению новых требований к вычислительной инфраструктуре. Если еще несколько лет назад главным вызовом считалось обучение больших нейронных сетей, то сегодня все больше внимания уделяется инференсу — процессу выполнения уже обученных моделей. Именно инференс лежит в основе работы чат-ботов, интеллектуальных помощников, систем автоматического перевода, генераторов изображений и множества других сервисов, которыми…
-
NVIDIA Blackwell Ultra: что изменилось в архитектуре ускорителей ИИ
За последние несколько лет искусственный интеллект стал главным драйвером развития вычислительной индустрии. Рост популярности больших языковых моделей, генеративных нейросетей, интеллектуальных систем анализа данных и автономных алгоритмов привел к беспрецедентному спросу на специализированные вычислительные ускорители. Если еще в начале 2020-х годов основным объектом внимания были графические процессоры для обучения нейронных сетей, то сегодня речь идет о…
-
Оптический вычислительный чип на 100 параллельных каналов: новая архитектура ИИ
Развитие искусственного интеллекта в последние годы привело к беспрецедентному росту потребности в вычислительных ресурсах. Современные нейронные сети используются для создания языковых моделей, генерации изображений, анализа медицинских данных, автономного управления транспортом и решения множества других задач. Однако вместе с ростом возможностей ИИ увеличиваются и требования к аппаратному обеспечению. Даже самые производительные графические ускорители сталкиваются с ограничениями…
-
Фотонный процессор LightGen: зачем чипу два миллиона оптических нейронов
Развитие искусственного интеллекта привело к стремительному росту вычислительных нагрузок. Современные нейросети требуют обработки огромных массивов данных, а обучение крупных языковых моделей и систем компьютерного зрения связано с колоссальными затратами электроэнергии и вычислительных ресурсов. На этом фоне ученые и инженеры активно ищут альтернативы традиционным электронным процессорам. Одним из наиболее перспективных направлений стала фотонная вычислительная техника, использующая…