-
AlphaFold 3 и прогнозирование структуры биологических молекул
Современная биология переживает период стремительного развития, во многом благодаря достижениям в области искусственного интеллекта. Если еще несколько лет назад определение пространственной структуры белков занимало месяцы или даже годы сложных лабораторных исследований, то сегодня многие задачи могут быть решены с помощью специализированных алгоритмов машинного обучения. Одним из наиболее значимых событий последних лет стало появление системы AlphaFold…
-
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…
-
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…
-
Чип Cerebras WSE-4: зачем процессору площадь целой кремниевой пластины
На протяжении десятилетий развитие вычислительной техники шло по пути уменьшения размеров транзисторов и увеличения плотности их размещения на кремниевых кристаллах. Производители процессоров стремились создавать все более компактные и производительные чипы, помещая миллиарды транзисторов на площади всего несколько сотен квадратных миллиметров. Однако стремительный рост искусственного интеллекта привел к появлению задач, которые требуют принципиально нового подхода к…
-
Как искусственный интеллект прогнозирует активность генома
Современная биология вступила в эпоху, когда объем генетической информации растет быстрее, чем возможности человека по ее анализу. После завершения международного проекта по расшифровке генома человека ученые получили доступ к последовательности примерно трех миллиардов пар нуклеотидов, составляющих человеческую ДНК. Однако само наличие генетического кода оказалось лишь началом большого пути. Намного сложнее понять, как именно работают гены,…
-
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…