У безпрецедентному кроці чотири індустрійні гіганти нещодавно представили свої останні досягнення в галузі технології шпилькишінь штучного інтелекту (AI), які були явно розроблені їх внутрішніми дослідницькими командами. Цей розвиток становить значне виклик для Nvidia, володаря яких наразі понад 90% ринку шпилькишінь інтелекту. Незважаючи на вражаючі $12,3 мільярда USD прибутку, які були заявлені Nvidia за перший квартал року, введення власних IT-шпилькишінь цими конкурентами може нарушити ринкову динаміку.
Серед представлених продуктів був третій покоління Ethos-U NPU від Arm, Ethos-U85, який похвалився чотирикратним покращенням продуктивності та на 20% покращеною енергоефективністю порівняно з його попередником. Цей стрибок вперед особливо корисний для застосувань IoT, які вимагають високої продуктивності, таких як автоматизація фабрик та камери для розумного будинку. Ethos-U85 також інтегрується безперешкодно з системами Cortex-M та Cortex-A і витримує значні латентності DRAM.
Google також вразив, запустивши Axion, їхню першу шпилькишку на основі архітектури ARM, яка стратегічно побудована для операцій у центрах обробки даних. Axion підтримує стандартну архітектуру Armv9 та набори команд, забезпечуючи сумісність з популярними операційними системами та наборами програмного забезпечення на серверах та віртуальних оточеннях. Він вкриває шлях клієнтам для легкої розгортання робочих навантажень ARM у хмарі Google, дозволяючи доступ до великого екосистеми десятків тисяч користувачів та сотень незалежних вендорів програмного забезпечення.
Intel представив прискорювач штучного інтелекту Gaudi 3, який обіцяє збільшення пропускної здатності у 1,5 раза, вищу інференцію і в середньому на 40% покращену енергоефективність порівняно з лідером ринку H100 від Nvidia, і все це за значно зменшену вартість.
Нарешті, Meta представила свій останній прискорювач, MTIA v1 (Meta Training and Inference Accelerator), про який повідомляється, що потричі підвищує ефективність своєї попередньої версії. Архітектура ретельно розроблена для підтримки гранулярного балансу, необхідного для потужності обробки та пропуска пам’яті, що важливо для виконання завдань навчання та моделей рекомендацій.
Ці вибухові випуски підкреслюють зростаючу конкуренцію на ринку шпилькишінь AI, сигналізуючи про стійке та динамічне майбутнє для компаній, які впроваджують AI-застосування, які тепер можуть очікувати все швидших поліпшень продуктивності.
The source of the article is from the blog macnifico.pt