Китайская компания Intellifusion объявила о выпуске ИИ-боксов DeepEyes, изготовленных с использованием 14-нм технологического процесса и стоимостью всего 1000 юаней (около $140). Устройство, предназначенное для области искусственного интеллекта (AI), обещает снижение затрат на аппаратное обеспечение AI на 90% по сравнению с обычными графическими процессорами (GPU).
Для первой модели DeepEyes, выпуск которой запланирован на первое полугодие 2024 года, будет использоваться однокристальная система (SoC) DeepEdge10Max, которая обеспечит производительность 48 TOPS (INT8). В дальнейшем, при выпуске модели во втором полугодии 2024 года, будет использоваться SoC DeepEdge10Pro с производительностью до 24 TOPS. На первое полугодие 2025 года запланировано внедрение SoC DeepEdge10Ultra, способной обеспечить пиковую производительность до 96 TOPS. Однако, стратегия ценообразования и сохранение цен на уровне 1000 юаней требуют дальнейшего обсуждения и уточнения.
Ядром архитектуры DeepEyes является инновационный чип NNP400T для нейронных сетей, разработанный компанией Intellifusion. Чип объединяет мощный процессор RISC с частотой 1,8 ГГц и 2 + 8 ядрами и GPU с максимальной частотой 800 МГц (модель DeepEdge10). Ключевым компонентом системы является высокопроизводительный процессор нейронных сетей (NPU), который повышает общую производительность системы. Для соответствия требованиям Microsoft по производительности ИИ-ПК требуется минимум 40 TOPS, а разработки Intellifusion являются многообещающими. По сравнению с текущим уровнем производительности чипов NPU на уровне всего 16 TOPS, китайский чип выглядит перспективным. Ожидается, что будущие чипы Snapdragon, способные обеспечить производительность 40 TOPS, станут новым стандартом в отрасли.
Доктор Чэнь Нин, председатель Intellifusion, предсказывает, что в ближайшие три года доля компаний, активно использующих большие языковые модели ИИ, достигнет 80%. В этом контексте значительные затраты на разработку и обучение передовых моделей ИИ, которые могут достигать десятков миллионов долларов, а также затраты на приобретение специализированного оборудования становятся серьезным препятствием для большинства компаний. Intellifusion предлагает технологии, направленные на решение этой проблемы, предлагая высокоэффективные и при этом экономичные решения для обучения и интеграции больших языковых моделей ИИ.
Эксперимент проложил путь к созданию миллиона кубитов на одном чипе
Для практического использования квантовые компьютеры должны иметь миллионы кубитов на одном чипе. Однако сегодня самые передовые из них могут похвастаться только тысячами. Это означает, что им пока доступны вычисления, которые уже — и зачастую более эффективно — выполняют классические компьютеры. 08.05.2024 30 0 0Искусственный интеллект помог робопсу научиться балансировать на шаре – он обучает роботов эффективнее, чем люди
Группа учёных из Пенсильванского университета разработала систему DrEureka для обучения роботов с использованием больших языковых моделей искусственного интеллекта, таких как OpenAI GPT-4. Этот метод оказался более эффективным, чем последовательное выполнение задач в реальном мире, однако требует повышенного внимания со стороны человека из-за специфики мышления ИИ. 08.05.2024 42 0 0Российские власти разрабатывают новую систему стандартов для электронной промышленности с учётом рекомендаций Международной электротехнической комиссии (МЭК)
Планируется привести стандарты в соответствие с критериями Международной электротехнической комиссии (МЭК), что является позитивным шагом. Новая концепция должна быть утверждена в 2024 году. 08.05.2024 42 0 0Apple заходит в гонку чипов для систем ИИ на базе ЦОД – компания занялась разработкой собственного чипа
В WSJ сообщили о разработке Apple чипов ИИ для ЦОД, чтобы получить преимущество в конкурентной борьбе. Однако пока неясно, насколько далеко продвинется компания в этом направлении. Сообщается, что Apple планирует использовать собственные чипы для iPhone и Mac, что выглядит логично, учитывая их наработки. Тем не менее чипы для мобильных устройств и ЦОД обычно различаются. Внутренний серверный проект называется ACDC. 08.05.2024 48 0 0