Tesla-მ ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლების გეგმა წარადგინა და SI ბრენდინგზე გადავიდა
მეექვსე თაობის ჩიპი არსებული მეოთხე თაობის ამაჩქარებელზე 80-ჯერ მეტ გამოთვლით წარმადობას უნდა უზრუნველყოფდეს.
Toms Hardwareორიგინალი Toms Hardware-ზე
ორიგინალი და წყარო
ორიგინალი გამოქვეყნდა
ქართული თარგმანიინგლისური ენიდან ქართულად
წყარო: Toms Hardware. ქართული თარგმანი: შიკრიკი.
ორიგინალის სათაური
Tesla unveils AI accelerator roadmap, adopts new 'SI' branding in 'Super Intelligence' push
ტექნოლოგია6 წუთის საკითხავი
ტექსტი ავტომატურად ითარგმნა. წყარო: Toms Hardware.
Tesla-მ ხელოვნური ინტელექტის ამაჩქარებლების განახლებული გეგმა გაამჟღავნა, რომელიც კომპანიის ჩიპების შემუშავების მომავალზე გარკვეულ წარმოდგენას გვიქმნის. ილონ მასკის კომპანია ელოდება, რომ მეექვსე თაობის ამაჩქარებელი დასკვნითი გამოთვლებისთვის არსებული მეოთხე თაობის ჩიპის გამოთვლით წარმადობას 80-ჯერ გაზრდის. D3 სასწავლო ამაჩქარებელი კი SRAM-ზე ორიენტირებულ არქიტექტურას მრავალჩიპლეტიანი დიზაინითა და დაწყობილი HBM-ით ჩაანაცვლებს. Tesla-მ ასევე ხელოვნური ინტელექტის ნაცვლად ტერმინი „სუპერინტელექტი“ აირჩია და ამაჩქარებლებს SI სახელები შეურჩია. მასკმა ცოტა ხნის წინ დაადასტურა, რომ იმავე მიზეზით SpaceXAI-ს SpaceXSI დაერქმეოდა.
440 მბ SRAM თითოეულ კრისტალზე, 11 გბ SRAM თითოეულ ვაფერზე
Tesla-ს აპარატურის გეგმაში, შესაძლოა, ყველაზე საინტერესო შიდა წარმოების Dojo სასწავლო ამაჩქარებლის დაბრუნებაა. ილონ მასკმა 2025 წლის აგვისტოში Dojo-ს ვაფერზე დაფუძნებული პროექტი გააუქმა. 2026 წლის აგვისტოში კი თქვა, რომ SpaceX და xAI ხმელეთისა და კოსმოსურ მონაცემთა ცენტრებში მხოლოდ Nvidia-ს აპარატურას გამოიყენებდნენ. თუმცა, მესამე თაობის Dojo პირველ ორ თაობას, Dojo D1-სა და Dojo D2-ს, მნიშვნელოვნად განსხვავდება.
Tesla-ს ცნობით, შემდეგი თაობის სასწავლო ამაჩქარებელი Dojo 3 (D3) ჩიპლეტებზე დაფუძნებული დიზაინია. ის 2,5D და 3D შეფუთვის ტექნოლოგიებს დაწყობილ HBM მეხსიერებასთან აერთიანებს. ეს არსებითად განსხვავდება თავდაპირველი Dojo D1-ის ვაფერზე განთავსებული სისტემური არქიტექტურისგან. D1 განაწილებულ ჩიპურ SRAM-ს იყენებდა და ვაფერზე მასშტაბური შეფუთვის ტექნოლოგიით 25 D1 პროცესორს, რომელთაც 11 გბ SRAM ჰქონდათ, ერთმანეთთან აკავშირებდა.
HBM-ის გამოყენება მიანიშნებს, რომ Tesla მეხსიერების მოცულობის საგრძნობლად გაზრდას აპირებს. თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს პარამეტრების, აქტივაციებისა და შუალედური მონაცემების შესანახად ძალიან ბევრი მეხსიერება სჭირდებათ, ამიტომ SRAM მოცულობის მხრივ არახელსაყრელია. HBM მეხსიერების მასშტაბირებას ამარტივებს, თუმცა შეყოვნების, გამტარუნარიანობის, შეფუთვისა და ენერგომოხმარების მხრივ განსხვავებულ კომპრომისებს მოითხოვს. ჯერჯერობით გაურკვეველია, კომპანიამ ვაფერზე ინტეგრაცია მთლიანად უარყო თუ არა.
ერთი მხრივ, შესაძლებელია მორგებული HBM მოდულების ლოგიკურ კრისტალებზე დაწყობა და მათი ვაფერზე შეფუთვის ტექნოლოგიით დაკავშირება. მეორე მხრივ, ვაფერზე ინტეგრაცია ძვირია და ყველაზე მეტად შერჩეულ შემთხვევებში ამართლებს, მათ შორის SRAM-ზე ორიენტირებული არქიტექტურისას. HBM-ის ვაფერზე დაკავშირებულ ლოგიკურ კრისტალებზე დაწყობა დამატებით ართულებს დიზაინსა და გაგრილებას, ზრდის წარმოების სირთულეს და შესაძლოა გამოსავლიანობა შეამციროს. ეს გრძელვადიანი საიმედოობის საკითხებსაც ქმნის და საბოლოოდ ხარჯებს ზრდის. ბევრი პრობლემის მოგვარება სიჭარბის დამატებითა და პროცესების დახვეწით შეიძლება, თუმცა ამასაც ფასი აქვს. ამიტომ D3-ისთვის ვაფერზე მასშტაბური ინტეგრაცია ნაკლებად სავარაუდოა.
სხვა ამბები
Toms Hardware
ამავე გამოცემის სხვა ამბები.
აშშ-ის საავიაციო ადმინისტრაცია 2028 წლისთვის საჰაერო მოძრაობის მართვაში ფლოპი-დისკებს აღარ გამოიყენებს
Toms Hardware
US FAA to eliminate floppy disks from air traffic control by 2028
კომენტარი (0)
გაგვიზიარე შენი აზრი.
კომენტარები ავტომატურად მოწმდება.
აზრის გასაზიარებლად შექმენი ანგარიში ან შედი.
კომენტარები ჯერ არ არის. დაწერე პირველი.