בקשת הארוכה הנפתחת של חדשנות טכנולוגית, בינה מלאכותית (AI) מסתמנת כעצומה. במסעה לחקות התנהגות אנושית, הטכנולוגיה נוגעת באנרגיה, חקלאות, ייצור, לוגיסטיקה, בריאות, בנייה, תחבורה וכמעט כל תעשייה שאפשר להעלות על הדעת - תפקיד מכונן שמבטיח לעקוב במהירות אחרי המהפכה התעשייתית הרביעית. ואם האורקלים בתעשייה יצליחו, צמיחת בינה מלאכותית לא תתבייש מחומר נפץ.
האינטרנט של הדברים (IoT) ו-4G/5G, שניהם מאפשרי AI מרכזיים, צפויים להוות יותר מ-75 אחוז מחיבורי המכשירים עד 2025. על מנת לעבד את כמות הנתונים העצומה המרכזית להבטחה של AI, מ-30 מיליארד מכשירים מחוברים ברחבי העולם, התעשייה צריכה כעת לפרוץ את הגבולות של טכנולוגיית מפתח: זיכרון.
זיכרון כצוואר בקבוק קריטי בינה מלאכותית
האתגר לזיכרון מתחיל בביצועים. מבחינה היסטורית, בכל עשור, ההישגים בביצועי המחשב גברו פי 100 מהשיפורים במהירות הזיכרון, ובמהלך 20 השנים האחרונות הפער הזה גדל. התוצאה של מגמה זו היא שהזיכרון פגע בביצועי המחשב ובינה מלאכותית.
התעשייה הגיבה בפיתוח מספר שיטות להטמעת מערכות זיכרון על שבבי בינה מלאכותית, כאשר כל אחת מהן מתמחה לצרכי ביצועים שונים וכל אחת דורשת פשרות שונות. בין הרצים המובילים:
- זיכרון על שבב מספק את רוחב הפס ויעילות ההספק הגבוהים ביותר אך מוגבל בקיבולת.
- HBM (זיכרון רוחב פס גבוה) מציע גם רוחב פס וצפיפות זיכרון גבוהים מאוד.
- Gddr מציע פשרות טובות בין רוחב פס, יעילות חשמל, עלות ואמינות.
מאז 2012, יכולת אימון הבינה המלאכותית גדלה פי 300,000. צמיחה זו עלתה פי 25,000 על חוק מור, הוכפלה כל 3.5 חודשים, קצב שלפוחיות בהשוואה למחזור ההכפלה בן 18 החודשים של חוק מור. השיפורים המדהימים לאחרונה יוחסו ליכולת מחשוב מקבילה ולסיליקון חדש ספציפי ליישום כמו יחידת העיבוד Tensor של גוגל (TPU).
ארכיטקטורות סיליקון מיוחדות ומנועים מקבילים הם מפתח אחד לשימור רווחים עתידיים בביצועי מחשוב ומלחמה בהאטת חוק מור וסוף קנה המידה של הספק. על ידי חשיבה מחודשת על האופן שבו מעבדים מתוכננים עבור שווקים מסוימים, יצרניות שבבים יכולות לפתח חומרה ייעודית המסוגלת לפעול ביעילות אנרגטית גבוהה פי 100 עד פי 1,000 מאשר מעבדים לשימוש כללי כדי להתגבר על מגבלה גדולה נוספת להגדלת ביצועי המחשוב: כוח עיבוד.
מצדה, תעשיית הזיכרון יכולה לשפר את הביצועים על ידי איתות בקצבי נתונים גבוהים יותר ושימוש בארכיטקטורות מוערמות כמו HBM ליעילות וביצועים אנרגטיים גדולים יותר, ועל ידי קירוב המחשוב לנתונים.
קנה מידה זיכרון עבור AI
אתגר מרכזי הוא קנה מידה של זיכרון עבור יישומי בינה מלאכותית (AI). הדרישה הגוברת של הצרכנים לקול טוב יותר, מחוות, חוויות זיהוי פנים, ואינטראקציות מציאות מדומה ומציאות רבודה סוחפת יותר עולה בחשיבותה. להציע חוויות אלו נדרשת יכולת מחשוב רבה יותר ממחשוב בעל ביצועים גבוהים (HPC) כדי לאפשר ניתוח ביג דאטה, להפעיל את הניתוח עצמו, כמו גם תהליכי למידת מכונה שמייצרים תובנות משמעותיות באמצעות AI ואינטליגנציה מכונה.
יישומי למידת מכונה מתפתחים כוללים סיווג ואבטחה, רפואה, סיוע מתקדם לנהגים, עיצוב בסיוע אנושי, ניתוח בזמן אמת ואוטומציה תעשייתית. עם 75 מיליארד מכשירים המחוברים ל-IoT שצפויים לייצר נתונים עד 2025, לא יהיה מחסור בנתונים לניתוח. לדוגמה, הכנפיים לבדן באיירבוס A380-1000 חדש כוללות למעלה מ-10,000 חיישנים. הרים של נתונים אלה מאוחסנים במרכזי נתונים עצומים בכוננים קשיחים מגנטיים, ואז מועברים ל-DRAM לפני שהם עוברים ל-SRAM בתוך ה-CPU כדי להעבירם לחומרת המחשוב לצורך ניתוח.
כאשר נתונים מאוחסנים גדלים בקליפ אקספוננציאלי, השאלה היא איך לוודא שכל מערכות הזיכרון האחרות מסוגלות להתמודד עם מבול הנתונים. התשובה של AMD היא ארכיטקטורת שבבים הכוללת שמונה שבבים קטנים יותר מסביב לקצה שמניעים את המחשוב ושבב גדול במרכז שמכפיל את ממשק ה-IO ויכולת הזיכרון להכפלת רוחב הפס של השבב.
AMD עברה גם מתצורת שבב זיכרון GDDR5 מדור קודם ל-HBM (זיכרון ברוחב פס גבוה) כדי לקרב את רוחב הפס של הזיכרון ל-GPU כדי לעבד יישומי AI בצורה יעילה יותר. ה-HBM מספק רוחב פס גבוה בהרבה תוך הפחתת צריכת החשמל. בהשוואה ל-DRAM, ה-HBM של AMD מספק קצב נתונים מהיר בהרבה וצפיפות זיכרון גדולה בהרבה מ-DRAM כדי לקרב את הזיכרון ל-GPU כך שיישומי AI יעובדו בצורה יעילה יותר.
במהלך העשור הבא, חפשו שיפורים נוספים בביצועים מארכיטקטורות מרובות שבבים, חידושים בטכנולוגיית זיכרון ואינטגרציה, ערימה תלת-ממדית אגרסיבית וקשרים יעילים ברמת המערכת. התעשייה גם תמשיך להוביל לשיפורי ביצועים במכשירים, צפיפות מחשוב והספק באמצעות קנה מידה טכנולוגי.
- 000
- 100
- 3d
- חֶשְׁבּוֹן
- חקלאות
- AI
- אימון AI
- תעשיות
- בין
- אנליזה
- ניתוח
- יישומים
- ארכיטקטורה
- סביב
- בינה מלאכותית
- בינה מלאכותית (AI)
- מציאות מועשרת
- אוטומציה
- B
- קיבולת
- לאתגר
- שבב
- שבבי
- מיון
- קרוב יותר
- לחשב
- מחשוב
- מכשירים מחוברים
- חיבורי
- בניה
- צרכן
- צְרִיכָה
- להמשיך
- נתונים
- ניתוח נתונים
- מרכז נתונים
- דרישה
- עיצוב
- לפתח
- התקנים
- נהג
- אדג '
- יְעִילוּת
- אנרגיה
- יעילויות אנרגיה
- חוויות
- זיהוי פנים
- מהר
- מאפיין
- המהפכה התעשייתית הרביעית
- עתיד
- פער
- כללי
- טוב
- GPU
- גדל
- צמיחה
- חומרה
- בריאות
- גָבוֹהַ
- איך
- איך
- HTTPS
- immersive
- התעשייה
- אוטומציה תעשייתית
- מהפכה תעשייתית
- תעשייה
- חדשנות
- תובנות
- השתלבות
- מוֹדִיעִין
- IOT
- IT
- מפתח
- גָדוֹל
- חוק
- למידה
- מוגבל
- לוגיסטיקה
- ארוך
- למידת מכונה
- ייצור
- שוקי
- רפואה
- חודשים
- הצעה
- המיוחדות שלנו
- פועל
- להזמין
- אחר
- ביצועים
- כּוֹחַ
- לחקור
- תעריפים
- זמן אמת
- מציאות
- הפעלה
- דרוג
- אבטחה
- חיישנים
- מאט
- So
- מְהִירוּת
- מערכות
- טכנולוגיה
- יחידת עיבוד טנזור
- לעקוב
- הדרכה
- הובלה
- וירטואלי
- מציאות וירטואלית
- קול
- בתוך
- עולמי
- שנים