Вівторок, 25 Березня, 2025

Війна

Техносвіт

ASIC чи GPU для штучного інтелекту? Дженсен Хуанг з NVIDIA каже, що не боїться конкуренції

ASIC чи GPU для штучного інтелекту? Дженсен Хуанг з NVIDIA каже, що не боїться конкуренції

Дженсен Хуанг на GTC 2025 / NVIDIA

Під час круглого столу на GTC 2025 CEO NVIDIA Дженсен Хуанг заявив, щоj спеціалізовані пристрої ASIC не становлять конкуренції у галузі ШІ. Але чи насправді GPU у безпеці?

Пристрої ASIC (Application-specific integrated circuit, спеціалізовані інтегральні схеми) свого часу практично витіснили відеокарти з ринку майнингу криптовалют. Чипи, котрі розроблені для конкретних вузьких завдань, можуть буди дешевшими, продуктивнішими та енергоефективнішими. Поки завданням штучного інтелекту вони не «загрожують», але через якийсь час це може змінитися.

Як пише DigiTimes, Дженсен Хуанг дав досить непевну відповідь на запитання щодо можливої конкуренції з ASIC. Він каже, що навіть якщо виробникам вдасться створити власні ASIC, вони не матимуть потрібної здатності до масштабування з багатьох причин. Однак коли штучний інтелект стає мейнстримом, галузь обов’язково вивчатиме можливості отримувати апаратні потужності деінде, крім фактичного монополіста NVIDIA — хоча б через дефіцит, але й через вартість універсальних рішень.

ASIC чи GPU для штучного інтелекту? Дженсен Хуанг з NVIDIA каже, що не боїться конкуренції

Чип ШІ Maia-100 / Microsoft

Видання повідомляє, що великі компанії, як Google, OpenAI, Microsoft та Broadcom розробляють власні рішення, оптимізовані під конкретні навантаження ШІ. Як приклад, процесор Microsoft Maia-100, який Microsoft показала ще у 2023 році. Про те це не зовсім ASIC, «заточений» під конкретну роботу, а скоріше програмований чип для ширшого обсягу завдань.

ASIC чи GPU для штучного інтелекту? Дженсен Хуанг з NVIDIA каже, що не боїться конкуренції

Чип ШІ Sohu / Etched

Минулого ITC.ua писав про чип ШІ Sohu від стартапу Etched. Як стверджує компанія, процесор заявлений у 10 разів швидший та дешевший, ніж чипи NVIDIA B200. Один сервер Sohu здатний обробляти токени Llama у 20 разів швидше, ніж сервер H100, і в 10 разів більше, ніж сервер B200. 8 таких чипів нібито здатні замінити 160 NVIDIA H100. Тож панування NVIDIA не здається таким вже беззаперечним у майбутньому — створення ефективніших ASIC можливе, хоч і складне.

Інше в категорії

Завантажити ще Завантаження...No more posts.