ARM стремится к устойчивости в будущем, основанном на искусственном интеллекте
Более десяти лет компания ARM, сместив свое стратегическое внимание с сферы мобильных телефонов на обеспечение питания предприятий серверами, начинает получать выгоду за счет предложения эффективных решений для энергоемких индустрий дата-центров. Компания использует свою архитектуру с низким энергопотреблением для конкуренции с тяжеловесными производителями ЦПУ, такими как Intel и AMD. Примерами успеха является A64FX от Fujitsu, который включает технологию ARM и приводит один из лучших суперкомпьютеров в мире.
ARM и всплеск искусственного интеллекта
Быстрое развитие технологии искусственного интеллекта (ИИ) с ее интенсивными потребностями в энергии привлекло внимание генерального директора ARM Рене Хааса. Он отметил, что лидеры отрасли активно ищут решения для удовлетворения растущего потребления энергии в ИИ. Поскольку генеративный ИИ и сложные алгоритмы становятся все более распространенными, стремление к более устойчивым вычислениям усиливается.
Инвестиции в инновации
В соответствии с этим совместный американо-японский проект, поддерживаемый материнской компанией ARM SoftBank, направил $110 миллионов на исследования в области ИИ. Наперед, роль ARM важна для решения проблем энергопотребления и издержек, связанных с дата-центрами, потребление электроэнергии которых планируется утроить к 2030 году.
Моделирование стоимости прогресса в области ИИ
Экономические модели прогнозируют резкое увеличение затрат на обучение систем искусственного интеллекта. Сравнение расходов на современные модели ИИ с теми моделями, которые были всего лишь несколько лет назад, подчеркивает эту тенденцию, примером является значительные инвестиции в модель GPT-4 от OpenAI.
Стремление к общему искусственному интеллекту
Преследование общего искусственного интеллекта (AGI) добавляет другой уровень сложности и требований к мощности, поскольку необходимы более сложные и охватывающие модели. При этом, обязательство ARM состоит в эволюции наряду с моделями ИИ, обеспечивая масштабируемые и эффективные возможности обучения.
Новые достижения ARM и конкуренция в индустрии
Запуск нейронного процессорного блока Ethos-U85 от ARM свидетельствует о передовых достижениях в производительности и экономии энергии, в то время как конкуренты, такие как Intel и Nvidia, привносят свои собственные платформы, ориентированные на ИИ. Тем не менее, ARM уверен в своих силах, учитывая тенденцию к специализированным чипам. Крупные игроки, такие как Amazon, Google Cloud, Microsoft Azure и Oracle Cloud, уже приняли архитектуру Neoverse от ARM за ее производительность и интеграцию нагрузки ИИ.
В заключение, ARM Ltd переосмысливает энергоэффективность в дата-центрах и выпрямляет свою позицию на растущем рынке ИИ, бросая вызов для догоняющей отрасли, считающей важным энергосбережение.
Будущее ARM на рынке высокоэффективных дата-центров и ИИ
Влияние ARM на высокоэффективные дата-центры и ИИ продолжает расти, предлагая альтернативу традиционным архитектурам x86, преобладавшим на рынке серверов. Текущие рыночные тенденции указывают на то, что отрасль склоняется к специализированным и энергоэффективным процессорам, способным обрабатывать растущие требования нагрузок ИИ. Чипы ARM благодаря своему наследию энергосбережения все более предпочтительны для таких ролей, особенно в контексте устойчивости и необходимости снижения энергопотребления в дата-центрах. Работа Google с использованием процессоров ARM для своих облачных услуг и процессоры Graviton AWS служат ясными индикаторами этой тенденции.
Прогнозы указывают на то, что отрасль дата-центров может стать более сегментированной, с компанией ARM, занимающей значительную долю новых развертываний, в частности, тех, которые сосредоточены на ИИ и устойчивости. Экосистема ARM, вероятно, будет расширяться по мере того, как вступят на рынок новые игроки, продвигая дальнейшую инновацию и конкуренцию.
Тем не менее, существуют ключевые проблемы и споры. Приобретение ARM компанией Nvidia было поводом для беспокойства для отраслевых регуляторов и органов по защите конкуренции, которые опасались, что Nvidia может ограничить широкий доступ к ARM. Хотя сделка с Nvidia не состоялась, в будущем могут возникнуть вопросы о собственности.
Более того, экосистема программного обеспечения для ARM в корпоративных средах не так развита, как на x86, что может замедлить принятие технологии. Гарантирование совместимости программного обеспечения и оптимизации производительности для архитектуры ARM крайне важно для дальнейшего проникновения на рынок.
Преимущества ARM в дата-центрах включают в себя более низкое энергопотребление, сниженную генерацию тепла и разнообразие дизайнов чипов, нацеленных на конкретные рабочие процессы. Однако есть недостатки, такие как начальные издержки при миграции с x86 на ARM и текущая ограниченная экосистема программного обеспечения и средств разработки.
Для тех, кто заинтересован в дальнейшем изучении текущих тенденций в области ARM для дата-центров и ИИ, вот ссылки для более подробного изучения:
Важно отметить, что развитие роли ARM в основных областях вычислительной техники и ее интеграция в дата-центры и инфраструктуру ИИ отмечает значительное изменение в балансе сил в отрасли полупроводников. При дальнейшем развитии этих тенденций будет ценно отслеживать достижения, реакцию рынка и экологический след этой технологии.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni