automation

Когда быстрый чип ждет данные: где России искать место в гонке ИИ‑ускорителей

Когда говорят об аппаратном обеспечении для искусственного интеллекта, разговор обычно быстро сводится к GPU. У кого больше ускорителей, современнее техпроцесс и выше показатели в FLOPS, тот и должен выигрывать технологическую гонку. На практике мощный вычислительный кристалл может значительную часть времени ждать, пока память и интерфейсы доставят ему данные. За десять лет производительность вычислительных блоков GPU выросла намного быстрее пропускной способности памяти, а стоимость HBM остается высокой и в последние годы росла даже в пересчете на емкость и пропускную способность. Поэтому эффективность современной ИИ‑платформы определяется уже не отдельным чипом, а всей системой: памятью, межсоединениями, хост‑процессором, компилятором и программной средой. Может ли Россия участвовать в этой гонке, не пытаясь полностью повторить NVIDIA?