chipsuri

  • Evoluția cu opt nuclee: Cum a schimbat AMD Ryzen lumea procesoarelor desktop

    Evoluția cu opt nuclee: Cum a schimbat AMD Ryzen lumea procesoarelor desktop

    3DNews a analizat parcursul dezvoltării procesoarelor Ryzen 7 cu opt nuclee de la AMD, acoperind distanța de la lansarea istorică a modelului 1800X până la cel mai recent model emblematic, 9850X3D.

    Recenzentul Ilya Koval a efectuat teste ample pe nouă generații de cipuri (1800X, 2700X, 3800X, 5800X, 5800X3D, 7700X, 7800X3D, 9700X și 9850X3D) pentru a evalua progresul real al arhitecturii Zen în ceea ce privește sarcinile de lucru și scenariile de gaming. Rezultatele testelor demonstrează clar că performanța medie a gamei a crescut de 2,5-2,8 ori în ultimii ani.

    Descoperire tehnologică și eficiență energetică

    Articolul pune un accent deosebit pe saltul cuantic în optimizarea resurselor. Autorul notează că „performanța per watt a crescut de aproape trei ori”, demonstrând atenția deosebită a inginerilor la consumul de energie, crescând în același timp performanța. Baza pusă în primele generații de Ryzen s-a dovedit atât de rezistentă încât compania continuă să construiască cu succes pe ideile Zen, introducând soluții inovatoare. O astfel de descoperire a fost introducerea tehnologiei 3D V-Cache, care, potrivit recenzentului, „a permis performanțe record în jocuri”.

    Performanță în aplicații care consumă multe resurse
    Performanță în aplicații care consumă multe resurse
    Teste la rezoluție 1080p
    Teste la rezoluție 1080p

    Rezultatele unei confruntări de lungă durată

    Rezumând rezultatele testelor, Ilya Koval concluzionează că liderul pieței semiconductorilor s-a schimbat. Articolul subliniază faptul că „AMD nu numai că a ajuns din urmă Intel, dar a și stabilit un nou standard pentru industrie”. Procesoarele Ryzen de astăzi sunt poziționate ca soluții versatile și durabile. Printre realizările cheie ale seriei în perioada analizată se numără:

    • Puterea de calcul din software-ul profesional aproape s-a triplat.
    • Dominanță în segmentul de jocuri datorită modelelor cu sufixul X3D.
    • Respectarea principiului suportului pe termen lung pentru socketuri (AM4 și AM5).
    • Îmbunătățire semnificativă a eficienței energetice pe unitate de performanță.
  • Cerebras: Monstrul AI care nu a înlocuit încă Nvidia

    Cerebras: Monstrul AI care nu a înlocuit încă Nvidia

    Compania canadiană Cerebras produce „cipuri regale” neobișnuite – procesoare aproape de dimensiunea unei plachete de siliciu întregi, pe care sunt de obicei „imprimate” zeci de microcipuri mici, relatează 3DNews.ru.

    În fabricația convențională, o placă de circuite integrate (placă de circuite integrate) este mai întâi umplută cu numeroase cipuri, apoi tăiată în bucăți și ambalată. Cerebras a adoptat o abordare diferită: ia aproape întreaga placă de circuite integrate și o transformă într-un singur „creier” de calcul gigantic. La prima vedere, acest lucru pare a fi un beneficiu net: mai puține operațiuni intermediare, mai puține „conexiuni” între mai multe cipuri și un schimb de date mai rapid în cadrul unui singur sistem. Tocmai de aceea, astfel de soluții sunt interesante nu pentru computerele de acasă, ci pentru aplicațiile de centre de date la scară largă - în special pentru inteligența artificială, unde este crucial să se mute cantități uriașe de date înainte și înapoi fără latență.

    Prin ce diferă „cipul Tsar” de cel obișnuit?

    Textul citează cifre pentru a ilustra amploarea. Prima generație WSE-1 (2019) avea 1,2 trilioane de tranzistoare și 18 GB de memorie integrată foarte rapidă. Generația actuală WSE-3 (martie 2024) are 4 trilioane de tranzistoare și 44 GB de SRAM integrat. Mai important nu este numărul de tranzistoare, ci ideea: memoria și unitățile de calcul sunt foarte apropiate una de cealaltă, reducând blocajul transferului lent de date. Acest lucru oferă un avantaj uriaș în sarcinile de inteligență artificială, unde computerul înmulțește constant tabele mari de numere (matrici). Când totul este „aproape unul de celălalt”, sistemul rulează mai rapid. Astfel de cipuri pot fi conectate în complexe mari - până la 2048 de noduri, atingând o performanță maximă de 256 EFLOPS. Pentru un cititor fără cunoștințe de informatică, aceasta înseamnă un singur lucru: „o mulțime de calcule într-un timp foarte scurt”.

    De ce centrele de date nu adoptă acest lucru în masă?

    Dacă totul este în regulă, apare întrebarea principală a articolului: de ce aceste „cipuri țar” nu sunt folosite peste tot încă, doar în „câteva supercomputere” și „o mână de centre de date”? Și de ce și-a retras Cerebras chiar și cererea de listare la bursă (compania însăși atribuie acest lucru întârzierilor din punct de vedere al reglementărilor, nu problemelor tehnice)? Articolul enumeră motive care par banale. Primul este cel legat de bani: costul estimat al unui cluster CS-3 mare este de 5-6 miliarde de dolari, iar prețul pe unitatea de performanță este comparabil cu sistemele bazate pe cipurile populare Nvidia. Al doilea este specializarea: aceste „cipuri țar” sunt excelente atunci când datele sunt „rare” (cu multe zerouri în interior), dar când se trece la date „dense”, performanța lor poate scădea semnificativ, chiar și cu un ordin de mărime. Al treilea este cel legat de producție: un cristal atât de gigantic va avea aproape inevitabil zone defecte, care trebuie dezactivate și ocolite folosind software, ceea ce reduce și o parte din eficiență.

  • Piața semiconductorilor va ajunge la 1 trilion de dolari anul acesta

    Piața semiconductorilor va ajunge la 1 trilion de dolari anul acesta

    Piața globală a semiconductorilor ar putea ajunge la venituri de 1 trilion de dolari chiar în acest an, relatează , citând previziuni ale industriei. Până de curând, se credea că acest nivel va fi atins abia până la sfârșitul deceniului. Acum, această etapă importantă a fost amânată cu patru ani. Această creștere a fost direct legată de boom-ul inteligenței artificiale. Anul trecut, piața a crescut la 792 de miliarde de dolari. Dacă va crește cu încă 26% în acest an, pragul de 1 trilion de dolari va fi deja atins.

    Inteligența artificială schimbă ritmul creșterii industriei

    John Neuffer, șeful asociației industriale SIA, a declarat că accelerarea este sistemică. El a subliniat: „Tehnologia noastră stă la baza practic fiecărei industrii critice din punct de vedere strategic. Acesta este un semn fundamental foarte bun.” Anterior, a spus el, astfel de previziuni erau considerate nerealiste. Potrivit lui Neuffer, creșterea exponențială a semiconductorilor accelerează impactul în alte sectoare ale economiei. IA a devenit principalul motor, modificând dramatic așteptările pieței. Drept urmare, previziunile pe termen lung au trebuit revizuite.

    Unde veniturile cresc cel mai rapid

    Veniturile din componentele logice au crescut cu 40% anul trecut, ajungând la 302 miliarde de dolari. Analiștii recunosc că creșterea prețurilor a depășit volumele producției fizice, ceea ce înseamnă că creșterea monetară a depășit producția efectivă.

    Segmentul de memorie a crescut cu 35%, generând 223,1 miliarde de dolari. Creșterile de prețuri s-au accelerat în a doua jumătate a anului, creând premisele pentru o creștere și mai puternică în acest an.

    Politica și ciclurile nu au dispărut

    Neuffer a menționat că natura ciclică a pieței va continua în viitor. Cu toate acestea, amploarea generală a industriei a crescut semnificativ. Disputa comercială dintre SUA și China a afectat piața, dar impactul a fost mai mic decât se aștepta.

    Șeful SIA consideră că industria americană a semiconductorilor va avea nevoie de sprijin guvernamental suplimentar. Aceasta include finanțarea pentru cercetare și dezvoltare. De asemenea, el a subliniat importanța unei politici de imigrație deschise pentru a atrage specialiști.

  • Inteligența artificială a picat testul final al umanității

    Inteligența artificială a picat testul final al umanității

    Oamenii de știință din întreaga lume au testat limitele inteligenței artificiale. Modelul actualizat „Ultimul examen al umanității” a fost descris în The Conversation, iar rezultatele au fost publicate în Nature. Rezultatele au fost surprinzător de slabe, chiar și pentru cele mai puternice modele.

    O echipă de aproape o mie de cercetători a lucrat la acest test. Aceștia au creat testul suprem al inteligenței artificiale. Numele testului a dat imediat tonul: „Examenul final al umanității”.

    Examenul a inclus 2.500 de întrebări dificile, acoperind matematică, biologie, fizică și științe umaniste. Chiar și modele avansate precum GPT-5 și Gemini 2.5 Pro au obținut un scor de aproximativ 25%.

    A te înghesui în loc să gândești

    Inteligența artificială gestionează cu încredere sarcinile școlare și cele standard. Dar în acest test, s-a dovedit neputincioasă. Motivul constă în modul în care sunt antrenate rețelele neuronale.

    Dacă răspunsul este disponibil online sau în datele de antrenament, modelul îl găsește. Însă întrebările de examen nu au soluții gata făcute. Ele necesită logică și aplicarea cunoștințelor în situații noi.

    Traducerea unei inscripții într-o limbă antică a servit drept exemplu. Astfel de texte nu se găsesc în manuale. A devenit clar că memoria se ascunde adesea în spatele „inteligenței”.

    Cursa pentru puncte

    După publicarea testului, dezvoltatorii au început antrenarea modelelor. Noile versiuni, cum ar fi GPT-5.2 și Gemini 3 Pro, obțin deja un succes de 30-38%. Oamenii de știință subliniază: aceasta nu este o creștere a inteligenței.

    Autorii articolului notează: „Inteligența umană este primordială, limbajul este un instrument.” Pentru modele, limbajul este inteligență, nimic subiacent. Scorurile mari nu indică capacitatea de a lua decizii complexe.

    Cercetătorii recomandă evitarea încrederii oarbe în teste de referință. Examenul a arătat că mașinile sunt încă departe de a atinge inteligența flexibilă a oamenilor.

  • Eșecul Baikal M: Rusia a rămas fără cipuri

    Eșecul Baikal M: Rusia a rămas fără cipuri

    Conform raport Kommersant CEO-ul Baikal Electronics, Andrey Evdokimov, a raportat că firma nu a putut lansa producția de cipuri din cauza lipsei componentelor necesare.

    Evdokimov a clarificat că experimentul de trei ani de ambalare a cipului Baikal M la fabrica GS Nanotech a fost oprit. El a menționat că fie nu mai există cristale, fie sunt prea puține pentru asamblarea completă și livrarea către parteneri.

    Conform publicației, GS Nanotech a reușit să obțină doar cipuri utilizabile în proporție de 74-85%. Pentru a ajunge la 98%, au fost necesare mult mai multe cristale. Compania asambla doar „zeci” de procesoare pe lună.

    Experții subliniază faptul că procesorul Baikal M este semnificativ inferior omologilor occidentali și este utilizat doar în aplicații restrânse. Timofey Khoroshev a declarat că procesorul este un „produs de nișă”, de interes în principal pentru agențiile guvernamentale.

    Baikal Electronics a raportat anterior că procesorul ar putea fi utilizat în PC-uri, echipamente multimedia și de rețea. În 2020, Baikal M a primit statutul de circuit integrat intern pentru participarea la achizițiile guvernamentale, dar producția în masă nu a avut loc niciodată.