Дослідники Лабораторії Лінкольна Массачусетського технологічного інституту оновили огляд апаратних прискорювачів штучного інтелекту. У новій версії зібрано дані більш ніж про 120 систем — для порівняння, перший огляд 2018 року охоплював 57. Про те, як змінювався ринок спеціалізованих обчислень, розповів MIT News.
Що саме порівнюють
Огляд охоплює різні підходи до обчислень для ШІ: графічні процесори, центральні процесори, програмовані логічні матриці, спеціалізовані мікросхеми та архітектури потоку даних. Дослідники зіставляють заявлену пікову продуктивність, енергоспоживання й особливості побудови систем, щоб показати, як змінився технологічний ландшафт.
Це не презентація нового чипа й не рейтинг, який сам собою визначає найкращий пристрій для будь-якого завдання. Пікові характеристики не тотожні швидкодії конкретної моделі ШІ в реальному дата-центрі. Крім того, порівняння спирається на відкриті дані, повнота й методики вимірювання яких у різних виробників можуть відрізнятися.
Навіщо потрібна така карта галузі
Оновлюваний огляд допомагає дослідникам і розробникам бачити компроміси між швидкодією, енерговитратами та спеціалізацією обладнання. Саме ці параметри дедалі важливіші для масштабування ШІ-сервісів: збільшення потужності обчислень одночасно підвищує вимоги до електроживлення й охолодження інфраструктури.
Про інфраструктурний бік цієї тенденції ми писали у матеріалі про зростання попиту на рішення для дата-центрів.
