-
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…
-
Почему RISC-V становится платформой для научных вычислений
Архитектура RISC-V за сравнительно короткое время превратилась из университетского исследовательского проекта в одну из наиболее перспективных аппаратных платформ для науки, высокопроизводительных вычислений и разработки специализированных вычислительных систем. Если еще несколько лет назад большинство суперкомпьютеров строилось исключительно на процессорах с архитектурами x86 или ARM, то сегодня исследовательские институты, университеты и технологические компании все чаще рассматривают RISC-V…
-
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…
-
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…