Интеллект в массы: Samsung разрабатывает доступный ИИ-ускоритель GAIA для ПК

Южнокорейский технологический гигант Samsung ведет активную разработку специализированного чипа GAIA, призванного радикально повысить производительность алгоритмов искусственного интеллекта на потребительских компьютерах среднего ценового сегмента.

Об этой инновации сообщает профильный информационный портал 3DNews со ссылкой на данные издания SamMobile. Новый ИИ-ускоритель ориентирован преимущественно на развивающиеся рынки, где стоимость компьютерной техники является ключевым сдерживающим фактором для массового потребителя. В настоящий момент корпорация уже передала первые тестовые прототипы ведущим мировым производителям персональных компьютеров, включая компании Lenovo и HP, которые проводят независимую оценку вычислительных возможностей процессора.

Технические особенности и архитектура чипа

Новинка будет выпускаться по передовому 4-нанометровому технологическому процессу на производственных мощностях самой Samsung. Архитектура GAIA базируется на оптимизированном нейропроцессоре (NPU), функционал которого адаптирован под специфику персональных компьютеров. По принципу своего действия ускоритель во многом схож со структурами NPU, интегрируемыми в мобильные платформы Samsung Exynos.

Основные задачи и возможности нового чипа включают в себя:

• Локальное выполнение базовых операций по аппаратному ускорению искусственного интеллекта непосредственно на клиентском устройстве;
• Существенное улучшение процессов вывода (inference) и обучения нейросетевых моделей без обязательного обращения к облачным серверам;
• Эффективное распределение вычислительных ИИ-нагрузок для оптимизации общей производительности системы.

Интеграция с памятью нового поколения

В долгосрочной перспективе Samsung намерена интегрировать ускоритель GAIA со своей передовой технологией вычислений в памяти — DRAM нового поколения, известной как Processing-in-Memory (PIM). Данная концепция предполагает, что чипы оперативной памяти получат возможность самостоятельно производить математические вычисления со сведениями, которые в них хранятся.

Подобный инженерный подход позволит производителям электроники комбинировать ускоритель с относительно бюджетными и доступными комплектующими. В результате конечные пользователи недорогих конфигураций смогут получить комфортный уровень быстродействия при запуске локальных ИИ-алгоритмов, что полностью нивелирует ценовые барьеры на целевых рынках.

Читать далее