В этой статье мы разберём 11 наиболее распространённых заблуждений о процессорах искусственного интеллекта, чтобы отделить факты от маркетинговой шумихи.
1. Графические процессоры — лучшие процессоры ИИ
Хотя GPU сыграли решающую роль в развитии ИИ и остаются доминирующим решением для обучения крупных моделей, утверждение, что они лучшие для всех задач ИИ, — упрощение.
GPU действительно эффективны для масштабных вычислений с высокой пропускной способностью, большим объёмом памяти и высокой точностью — идеально для обучения. Однако они страдают от высокого энергопотребления, значительной задержки и низкой энергоэффективности, что делает их неоптимальными для многих сценариев.
Сегодня «лучший» процессор ИИ определяется конкретной задачей: обучение, инференс, периферийные устройства или мобильные приложения. Подход «один чип для всех» уходит в прошлое.
2. Один чип подходит и для обучения, и для инференса
Многие считают, что процессор, оптимизированный для ИИ, одинаково хорошо справится и с обучением, и с выводом (инференсом). Это не так.
- Обучение требует высокой точности, большого объёма памяти и масштабируемости.
- Инференс — это скорость, низкая задержка, энергоэффективность и высокая плотность запросов.
Архитектуры этих задач принципиально различаются. Чип, оптимизированный под обучение, будет неэффективен в инференсе, и наоборот. Лучшие системы разделяют эти функции и используют специализированные решения для каждого этапа.
3. Процессоры ИИ нужны только в дата-центрах
Раньше ИИ действительно требовал мощных серверов и облачной инфраструктуры. Но сегодня ситуация изменилась кардинально.
Процессоры ИИ всё чаще встраиваются в:
- Смартфоны (для распознавания лиц, голоса, камер);
- Автомобили (системы автономного вождения);
- Промышленные датчики и IoT-устройства;
- Медицинское оборудование.
ИИ больше не ограничен облаком — он работает на периферии, где данные обрабатываются локально, в режиме реального времени, без задержек и с соблюдением приватности.
4. Процессоры ИИ можно использовать как универсальные CPU
Нет. Процессоры ИИ — это специализированные ускорители, заточенные под матричные и тензорные операции. Они не предназначены для выполнения типичных задач общего назначения: запуска операционной системы, управления файлами, веб-серфинга.
Их архитектура не поддерживает полноценный набор команд (ISA), как у CPU или даже RISC-процессоров. Попытка использовать ИИ-чип как универсальный процессор приведёт к низкой производительности, узким местам и неоправданным затратам.
5. Чем выше TOPS, тем лучше чип
TOPS (Tera Operations Per Second) — популярная маркетинговая метрика, но она далека от реальности.
TOPS измеряет теоретическую пиковую производительность в идеальных условиях: 100% загрузка всех ядер, игнорирование задержек, пропускной способности памяти и эффективности программного обеспечения.
На практике:
- Высокий TOPS может быть достигнут за счёт низкой точности (INT4 вместо FP32);
- Производительность ограничена скоростью доступа к данным, а не вычислительной мощью;
- Разные модели (например, трансформеры vs. CNN) требуют разных характеристик — не только вычислений, но и пропускной способности памяти, когерентности кэша и повторного использования данных.
TOPS — как максимальная скорость автомобиля на ровной трассе. Но реальная «производительность» зависит от дорог, топлива и управляемости.
6. Чем больше чип и ядер — тем выше производительность
Больше ≠ лучше. Увеличение размера чипа и количества ядер ведёт к нелинейному росту производительности и множеству проблем:
- Рост энергопотребления и тепловыделения;
- Сложности с маршрутизацией сигналов;
- Ограничения пропускной способности памяти;
- Снижение выхода годных кристаллов при производстве.
Эффективность ИИ-чипа зависит не от размера, а от сбалансированности архитектуры: как быстро данные поступают к ядрам, насколько хорошо оптимизировано ПО, как организована память.
7. FP32 — золотой стандарт для ИИ
Когда-то да. Но сегодня FP32 уступил место форматам с более низкой точностью: FP16, INT8, и даже FP8.
Современные методы, такие как квантование, обучение со смешанной точностью и калибровка моделей, позволяют достичь такой же или даже лучшей точности при значительно более высокой эффективности.
Более низкая точность = меньше данных, быстрее вычисления, меньше энергии. Сегодня оптимальная точность выбирается под задачу, а не по принципу «чем больше бит — тем лучше».
8. Разреженные вычисления всегда лучше плотных
Разреженность (пропуск нулевых значений в тензорах) может сократить вычисления и энергопотребление. Но это не универсальная оптимизация.
Её эффективность зависит от:
- Архитектуры модели (например, степени разреженности весов);
- Поддержки на уровне аппаратного обеспечения;
- Структуры данных.
Во многих случаях плотные вычисления остаются более предсказуемыми, стабильными и совместимыми. Разреженность — мощный инструмент, но только при правильном применении.
9. Скалярные вычисления достаточно для ИИ
Скалярные операции (по одному элементу за раз) важны для управления потоком, но не могут обеспечить производительность ИИ-нагрузок.
Современный ИИ строится на массивно-параллельных, векторизованных и матричных вычислениях. Именно поэтому требуются специализированные ускорители — NPU, TPU, AI-ASIC — способные обрабатывать тысячи операций одновременно.
Полагаться на скалярные вычисления — значит игнорировать суть ИИ-архитектур.
10. Чиплеты сами по себе обеспечивают высокую эффективность
Архитектура на основе чиплетов (множество небольших кристаллов в одном корпусе) имеет преимущества:
- Выше выход годных чипов;
- Лучшее тепловое распределение;
- Модульная масштабируемость.
Однако чиплеты не гарантируют высокую эффективность ИИ-обработки. Без:
- Оптимизированной памяти;
- Высокоскоростных межчиплетных интерконнектов;
- Гибкой перенастройки ядер под задачи;
- Эффективного программного стека
— чиплеты превращаются в дорогую, но неэффективную конструкцию.
11. CUDA — эталон для всех ИИ-чипов
CUDA от NVIDIA стала де-факто стандартом в экосистеме ИИ. Но она — проприетарная платформа одного вендора, а не универсальный эталон.
Полагать, что все ИИ-чипы должны поддерживать CUDA, — значит:
- Ограничить выбор оборудования;
- Зависеть от одного поставщика;
- Игнорировать развитие открытых стандартов.
Будущее за открытыми, аппаратно-независимыми платформами, такими как OpenCL, SYCL, MLIR, Triton, ONNX Runtime. Индустрия движется к гибридным, многоязычным и переносимым решениям, а не к монополии одного SDK.
Вывод
Мир процессоров ИИ быстро эволюционирует, и вместе с ним должны меняться и наши представления. Графические процессоры — лишь один элемент сложной экосистемы. Реальная производительность зависит не от громких цифр, а от сбалансированности архитектуры, эффективности ПО и соответствия задаче.
Чтобы не попасть в ловушку мифов, важно:
- Сравнивать чипы по реальной производительности в конкретных сценариях;
- Учитывать потребление энергии, задержку и стоимость владения;
- Ориентироваться на открытые, гибкие и масштабируемые решения.
Источник: https://www.electronicdesign.com/technologies/embedded/machine-learning/article/55307254/vsora-11-myths-about-ai-processors
Если вам понравился материал, кликните значок - вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал - не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
