Η αγορά της δημιουργικής ΤΝ παρουσιάζει ταχεία ανάπτυξη, η οποία τροφοδοτείται σε μεγάλο βαθμό από το αυξανόμενο μέγεθος παραμέτρων των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM). Αυτή η ανάπτυξη επηρεάζει σημαντικά τις απαιτήσεις επιδόσεων για το υλικό εκπαίδευσης στα κέντρα δεδομένων, όπως επισημαίνεται στη λεπτομερή ανάλυση που παρέχεται στο «HBM3E: All About Bandwidth». Μόλις εκπαιδευτούν, τα μοντέλα αυτά αναπτύσσονται σε μια ποικιλία εφαρμογών, φέρνοντας επανάσταση σε τομείς όπως η χρηματοδότηση, η υγειονομική περίθαλψη, η μετεωρολογία, η αναγνώριση εικόνας και φωνής και η επαυξημένη πραγματικότητα.
Μια κρίσιμη πτυχή της αξιοποίησης αυτών των εκπαιδευμένων μοντέλων είναι η διαδικασία εξαγωγής συμπερασμάτων ΤΝ, η οποία περιλαμβάνει την επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο για τη δημιουργία προβλέψεων και αποτελεσμάτων που μπορούν να αξιοποιηθούν. Ενώ η αγορά έχει επικεντρωθεί κυρίως στις απαιτήσεις υλικού για την εκπαίδευση αυτών των μοντέλων, υπάρχει μια αυξανόμενη στροφή προς τη βελτιστοποίηση για εξαγωγή συμπερασμάτων. Σε αντίθεση με την εκπαίδευση, η οποία απαιτεί σημαντική υπολογιστική ισχύ και εύρος ζώνης μνήμης (1-3TB/s), οι απαιτήσεις της συμπερασματικής Τεχνητής Νοημοσύνης είναι σημαντικά χαμηλότερες, καθώς συνήθως χρειάζονται 300-700GB/s εύρος ζώνης μνήμης. Αυτή η μείωση των υπολογιστικών απαιτήσεων είναι απαραίτητη για να καταστεί δυνατή η ανάπτυξη όχι μόνο στα κέντρα δεδομένων αλλά και στην άκρη του δικτύου, όπως στην υποδομή 5G, και σε καταναλωτικές συσκευές όπως τα smartphones και τα αυτοκίνητα.
Κατά τον σχεδιασμό μηχανών εξαγωγής συμπερασμάτων ΤΝ, η επιλογή της κατάλληλης τεχνολογίας μνήμης είναι ζωτικής σημασίας. Επιλογές όπως οι DDR, LPDDR, GDDR και HBM προσφέρουν διαφορετικά οφέλη η καθεμία ανάλογα με τις απαιτήσεις της εφαρμογής σε εύρος ζώνης και κόστος. Το GDDR7, το τελευταίο πρότυπο που ανακοινώθηκε από την JEDEC, ξεχωρίζει για την εξαγωγή συμπερασμάτων με ΤΝ, λόγω του υψηλού εύρους ζώνης και της σχέσης κόστους-αποτελεσματικότητας. Με ρυθμό δεδομένων έως 192GB/s ανά συσκευή και καινοτόμα χαρακτηριστικά όπως η διαμόρφωση PAM3, η GDDR7 προσφέρει σημαντική βελτίωση των επιδόσεων σε σχέση με τις προηγούμενες γενιές. Αυτό την καθιστά ιδιαίτερα κατάλληλη για συστήματα εξαγωγής συμπερασμάτων που απαιτούν υψηλό εύρος ζώνης χωρίς την πρόσθετη πολυπλοκότητα και το κόστος της συσκευασίας 2,5D που απαιτείται για την HBM.
Η Cadence βρίσκεται στην πρωτοπορία αυτής της τεχνολογικής προόδου, παρέχοντας φυσικά στρώματα (PHYs) GDDR7 ικανά για ταχύτητες έως και 36Gb/s και ολοκληρωμένα σχέδια αναφοράς PCB και συσκευασίας. Αυτά τα σχέδια είναι απαραίτητα για την επίτευξη βέλτιστης ακεραιότητας σήματος και ισχύος, διασφαλίζοντας ότι τα συστήματα συμπερασματικής Τεχνητής Νοημοσύνης λειτουργούν με μέγιστη απόδοση. Καθώς η αγορά AI εξελίσσεται, η Cadence συνεχίζει να επεκτείνει το χαρτοφυλάκιο IP μνήμης της, από DDR5 και HBM3E για περιβάλλοντα εκπαίδευσης υψηλών επιδόσεων έως LPDDR5X για εφαρμογές συμπερασματικής Τεχνητής Νοημοσύνης με ευαίσθητο κόστος στην άκρη του δικτύου. Προωθώντας την καινοτομία στις επιδόσεις των συστημάτων μνήμης, η Cadence διαδραματίζει καθοριστικό ρόλο στην ικανοποίηση των δυναμικών αναγκών της εκπαίδευσης και της εξαγωγής συμπερασμάτων της τεχνητής νοημοσύνης, διευρύνοντας τα όρια του εφικτού στην επανάσταση της τεχνητής νοημοσύνης.
0 Post a Comment:
إرسال تعليق