Memóriaközpontúság: az MI-erő az élvonalban
A Cornell Egyetem friss kutatása, amelyet a rangos ACM folyóiratban publikáltak, rámutat: a Gemini-I APU képes GPU-szintű teljesítményt nyújtani, miközben jelentősen csökkenti az energiafogyasztást. A tesztek során 10 és 200 GB közötti adathalmazokat kellett feldolgoznia MI-inferenciára jellemző feladatokkal. Az új típusú APU azzal gyorsítja fel a munkát, hogy megszünteti a processzor és a memória közötti folyamatos adatmozgatást, amely a hagyományos architektúrák egyik fő energiafalója és késleltetési forrása.
A jövő: gyorsabb, hatékonyabb, de még akadnak akadályok
A Gemini-II generáció érkezése tízszeres átbocsátási sebességet és még kisebb késleltetést ígér, ami főleg drónokban, IoT-eszközökben, robotikában, illetve a védelmi és űriparban lehet forradalmi. Van azonban kihívás is: a memóriában végzett számítási architektúrákhoz még kevés a fejlett szoftveres támogatás, ami nehezítheti a széles körű elterjedést, főleg a nagy adatközponti környezetekben. Ettől függetlenül a GSI “Platón” (Plato) fejlesztése tovább erősítheti a peremhálózati rendszereket, és a technológia áttörő hatással lehet a közel 37 000 milliárd forintos MI-inferencia piacra.
