Greitai besivystančiame dirbtinio intelekto technologijų pasaulyje artėja kova tarp įvairių procesorių tiekėjų. Puslaidininkių gaminių pažangos sritis išplečiama ne tik apie „dirbtinio intelekto kompiuterius”, bet apima ir intensyvią duomenų centrų mūšio erdvę.
AMD, Intel ir NVIDIA neseniai pristatė naujus produktus, skirtus dirbtinio intelekto kompiuteriams COMPUTEX konferencijoje. Tačiau jų dėmesio sritis išplėtojama išskirtinį dėmesį skiriant ne tik kompiuteriams, bet ir vizijai „duomenų centrų transformacijai” dirbtinio intelekto dominavimo amžiuje.
NVIDIA pristatė skaičiavimo sistemą, kuri integruoja jų naują GPU architektūrą „Blackwell”, „NVIDIA Grace” CPU ir tinklo produktus, skirtus pagerinti dirbtinio intelekto skaičiavimo galimybes.
Intel pateikė kitos kartos „Xeon 6” procesorių seriją, kurioje yra dvių CPU branduolių dizainai – „Performance-Core”, pabrėžiantys skaičiavimo našumą dirbtinio intelekto programoms, bei „Efficient-Core”, prioritizuojantys energijos efektyvumą.
AMD pristatė „Versal AI Edge Series Gen 2”, Adaptacinį SoC, dinamiškai reguliuojantį išteklių skirstymą pagal reikalavimus. Jų naujas dirbtinio intelekto pagreitinimo įrenginys, „Instinct MI325X”, numatytas išleisti 2024 metais, kartu su peržvalga 5-osios EPYC serverių procesorių kartos.
Kai procesorių pasirinkimas duomenų centruose įvairėja, svarbios IT pirkimų sprendimų priėmimo veiksniai tampa kainos ir veikimo santykis bei energijos efektyvumas. Didėjantys skaičiavimo poreikiai kelia iššūkius energijos sąnaudoms ir išlaidų paskirstymui, skatindami rinkoje perėjimą prie efektyvesnių sprendimų.
Analitikai teigia, kad CPU su integruotais dirbtinio intelekto pagreitinimo įrenginiais galėtų efektyviai tvarkyti išvedimo programas, suteikdami potencialų pranašumą Intel ir AMD plėtojančiomsis dirbtinio intelekto rinkai.
Iš esmės besivystančiame dirbtinio intelekto technologijų pasaulyje konkurencija tarp įvairių procesorių tiekėjų intensyvėja, nes jie siekia atitikti dirbtinio intelekto amžiaus reikalavimus. Nepaisant to, kad AMD, Intel ir NVIDIA neseniai pristatė savo naujausius produktus, skirtus dirbtinio intelekto kompiuteriams ir duomenų centrų poreikiams, rinkoje yra kiti svarbūs dalyviai, verti dėmesio.
Vienas toks dalyvis yra ARM, pirmaujanti puslaidininkių intelektinės nuosavybės bendrovė, kuri projektuoja procesorius, naudojamus įvairiuose įrenginiuose, įskaitant išmaniuosius telefonus, planšetinius kompiuterius ir IoT įrenginius. ARM procesoriai žinomi dėl energijos efektyvumo ir išplečiamumo, todėl vis labiau traukia dėmesį dirbtinio intelekto taikymams krašto skaičiavimuose ir IoT.
Kitas kylančioji tendencija procesoriaus konkurencijoje yra didelių technologijų įmonių specifiniai dizainuoti mikroschemai. Pavyzdžiui, „Google“ sukūrė „Tensor Processing Unit“ (TPU) specifiškai skirtą dirbtinio intelekto krūviams, o „Apple“ turi savo patentuotus procesorius, pvz., „M1“ mikroschemą, optimizuotą mašininio mokymosi užduotims.
Rūpestį kelia klausimai, kaip novatoriausios architektūros, tokiomis kaip ARM procesoriai ir specifiniai dizainuoti mikroschemai, pakenks tradiciniam x86 architektūros dominavimui dirbtinio intelekto skaičiavimuose. Kokius pranašumus šios alternatyvios architektūros siūlo našumo, efektyvumo ir išplečiamumo atžvilgiu dirbtinio intelekto krūviams?
Procesoriaus konkurencijos kraštovaizdyje iškilę iššūkiai ir kontroversijos susiję su suderinamumo klausimais, tiekėjų užsidarymu ir programinės įrangos ekosistemų fragmentavimu. Kadangi į rinką patenka vis tarpusavyje skirtingi procesorių variantai, svarbu užtikrinti sklandų integravimą ir optimizuotą veikimą skirtingose aparatinės įrangos platformose.
Įvairių procesorių ekosistemų privalumai apima inovacijų skatinimą, konkurenciją gerinant veikimą ir efektyvumą, taip pat klientams siūlant platesnį pasirinkimą atitinkamai jų konkrečiems dirbtinio intelekto skaičiavimo poreikiams patenkinti. Tačiau šios įvairovės valdymas gali kelti iššūkių programinės įrangos optimizavimo, suderinamumo testavimo ir išteklių paskirstymo požiūriu.
Kita vertus, kelių pagrindinių dalyvių, tokių kaip Intel ir AMD, dominavimas gali sukelti galimus trūkumus, tokius kaip ribota inovacija, didesnės kainos ir mažesnė skatinimo skatinti peršokimo technologijų sričioje tendencija. Kaip reguliavimas ir pramonės standartai gali skatinti sąžiningą konkurenciją ir skatinti procesorių rinkos inovacijas?
Apskritai, ateities procesorių konkurencijos dirbtinio intelekto amžiuje paveikia sudėtingas kraštovaizdis, kuriame derinamas galimybes ir iššūkiai. Technologijų tobulėjant, pardavėjų prisitaikymo, inovacijų ir bendradarbiavimo galimybių bus pagrindiniai veiksniai formuojant ateityje dirbtinio intelekto skaičiavimo galimybes.
Siūlomas susijęs nuoroda: ARM oficialus tinklapis
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br