4 статей
NVIDIA представила компактный компьютер Jetson Orin Nano 2 для периферийных вычислений, предназначенный для запуска генеративных ИИ-моделей на дронах, роботах и системах машинного зрения. Устройство обеспечивает вдвое большую производительность инференса по сравнению с предшественником при сниженном энергопотреблении, позволяя выполнять задачи реального времени на периферии.
В статье рассматривается фундаментальное различие между архитектурой человеческого мозга, характеризующейся высокой степенью пространственной и временной гетерогенности, и современными гомогенными вычислительными системами. Авторы анализируют потенциал нейроморфного оборудования как способа создания энергоэффективного искусственного интеллекта. Основной тезис исследования заключается в необходимости перехода от унифицированных архитектур к гетерогенным вычислительным моделям, имитирующим биологическое разнообразие. Рассматривается возможность интеграции различных типов вычислительных узлов для оптимизации энергопотребления и производительности при выполнении сложных задач ИИ. Работа подчеркивает, что текущие подходы к нейроморфному железу могут быть значительно улучшены за счет внедрения принципов гетерогенности, заимствованных из нейробиологии. Это исследование имеет важное значение для разработки следующего поколения специализированных чипов для ИИ.
Роспатент официально зарегистрировал топологию нового российского тензорного чиплета, предназначенного для ускорения задач искусственного интеллекта. Разработка принадлежит государству в лице Фонда перспективных исследований (ФПИ), что позволяет правительству централизованно лицензировать дизайн для отечественных дизайн-центров и полупроводниковых фабрик. Несмотря на использование технологического процесса 28 нм, который на текущий момент считается устаревшим, архитектура чиплета базируется на современных принципах чиплетного дизайна, применяемых компаниями Nvidia и AMD. Данный шаг направлен на создание суверенной инфраструктуры для вычислений в сфере ИИ и снижение зависимости от зарубежных аппаратных решений. Реализация проекта позволит масштабировать производство специализированных ускорителей внутри страны через передачу лицензий локальным производителям.
Российская компания «Байкал Электроникс» анонсировала разработку линейки специализированных процессоров, предназначенных для ускорения задач искусственного интеллекта. Выход новых чипов запланирован на период 2029–2030 годов. Ключевой технологической особенностью проекта станет поддержка экосистемы NVIDIA CUDA, что обеспечит бесшовную совместимость с существующим программным обеспечением, написанным под архитектуру Nvidia. Это решение направлено на преодоление технологической зависимости от западных поставщиков и создание отечественной инфраструктуры для обучения и инференса нейросетей. Реализация проекта позволит разработчикам ИИ-решений в России использовать привычные программные инструменты на базе новых российских аппаратных мощностей. Данная инициатива имеет критическое значение для обеспечения технологического суверенитета в области высокопроизводительных вычислений и ИИ.
