TechNews.bg
Водещи новиниНовиниОблакът

Облачните гиганти разработват собствени чипове

Google показа по-рано тази година новия си Tensor Processing Unit 3.0

Водещите компании на облачния пазар прибягват до разработки на собствени чипове, които ще им позволят да създадат и собствени сървъри, като по този начин намалят зависимостта си от Intel, съобщи тайванското издание Digitimes, позовавайки се на източници от индустрията.


Google, Microsoft, Facebook, Amazon и Alibaba се нуждаят от по-специални чипове, които да работят с приложенията за изкуствен интелект. Intel отдавна доминира на пазара за процесори, а това не устройства големите интернет играчи, които продължават да разширяват възможностите на своите приложения и услуги.

На конференцията за разработчици Google I/O 2018 по-рано тази година интернет компанията представи тензорни процесори от трето поколение „Tensor Processing Unit” (TPU), предназначени за машинно обучение. Според разработчика, тези чипове са осем пъти по-производителни от своите предшественици.


TPU 3.0 във вид на платка достига производителност 100 петафлопа, докато версия TPU 2.0, представена миналата година, има показател 180 терафлопа. Процесорната платка се поставя в слот PCI Express 3.0 x16.

Междувременно се появиха информации, че Amazon също разработва специализирани чипове, които ще позволят на умните колонки на компанията да обработват големи данни в самото устройство, вместо в облака.

[related-posts]

Според информация на ТВ канала CNBC, и Microsoft работи по проект за собствени процесори, които ще обработват алгоритмите за изкуствен интелект в облачната инфраструктура на компанията.

още от категорията

Изкуствен интелект открива интернет зависимост с 86% точност

TechNews.bg

7 тенденции в изкуствения интелект през 2026 г.

TechNews.bg

Целият 2-нм капацитет на TSMC е резервиран до края на 2026 г.

TechNews.bg

AI резюметата съсипват труда на кулинарните блогъри

TechNews.bg

AI не се отплаща, но компаниите увеличат разходите си за него

TechNews.bg

Тръмп наема 1000 специалисти за „Технологичната сила“

TechNews.bg

5 коментара

Йордан 06/07/2018 at 08:21

Хората много точно са го казали: “ще намалят зависимостта си от Intel”.

Една задача се решава за 1 час от специализирано TPU.
Същата тази задача се решава за 10 часа от едно обикновено CPU.

Така че вместо да купуват 10 процесора от Интел, сами ще си произведат 1 TPU и ще намалят значително зависимостта си от Интел.

Друг е въпросът, че последната година AMD изригнаха и с Threadripper тръшнаха в земята сървърните процесори на Интел. При наличието на Threadripper се чудя каква е причината компаниите са продължават да използват процесорите на Интел.

Отговор
Димитър Иванов 06/07/2018 at 06:24

До Anonymous:

Това, което си го написал в долните 2 коментара е напълно правилно, но това не прави статията неадекватна. Просто трябва да прочетеш внимателно – пише “ще се намали зависимостта от Интел..”, а не ще се спре тотално ползването за Интел! Разбира се, че за офис приложения, ОС и т.н. ще се ползват процесорите на Интел и АМД, но реално най-често е най-важни за облачни и сървърни структури е процесорната мощ при сървърни (бази данни, Big Data) и специализирани процеси, машинно обучение, ИИ свързани с точно тези TPU.

Ако преди години или съвсем скоро за всичко са се ползвали Интел и АМД и наскоро NVidia, сега явно тези TPU ще покрият огромна част от тях.

Отговор
Anonymous 05/07/2018 at 15:07

До ха:

Първо се запознай с хардуера, който компанните разработват, после говори глупости високопарно.

TPU-тата на Google нямат нищо общо със зависимост от Intel.
Всичко се върти около ефективност при обработване на конкретен тип задачи, за които има и ще има все по-голямо търсене.

Това, което един 32-ядрен процесор на Intel върши за 24-30 часа, едно TPU го върши за 8-10 минути. Защото е специализирана задача.

Но, без CPU всичкото TPU, GPU и прочее дори няма да може да припали, защото му трябва процесор с общо предназначение, който да подкара операционната система и да управлява специализираните процесори.

Също така ще отбележа, че 99% от софтуера е написан за и изисква процесори с общо предназначение.

Нито TPU-тата на Google, нито GPU-тата на Nvidia могат да обслужват TCP/IP заявки, нито да бутат бизнес приложения като MS Office и Google docs; не могат да комуникират с периферни устройства, което е ключова задача за всички приложения с потребителски интерфейс.

Ако някоя от тези компании искаше да намали зависимостта си от Intel, щеше да мине на AMD и ARM сървърни процесори. Точно толкова просто е.

С други думи, Digitimes са извадили нечовешки тъп и неадекватен извод.

Отговор
ха 04/07/2018 at 19:14

Скоростта на една система се определя от най-бавната й операция. И в този ред на мисли тази операция вече не се извършва от централния процесор, а от специализирани чипове. Така на практика CPU-то вече НЕ Е от значение! Можеш да си ползваш такова от много старо поколение и пак да имаш отлични резултати, заради бързия ти специализиран чип. Така че точно е казано, че намаляват зависимостта си от Intel, като започват да купуват много по-рядко техните процесори.

Отговор
Anonymous 04/07/2018 at 10:09

Не мисля, че зависимостта от Интел е какъвто и да е движещ фактор. x86_64 няма как да отпадне просто ей така, CPU-тата от този тип ще продължат да се ползват.

Облачните гиганти разработват **специализирани** чипове, най-вече в насока ИИ (A.I.), но без CPU, което да управлява GPU-та, TPU-та и прочее, няма как да стане.

Евентуален удар срещу Intel би била миграция към ARM процесори + специализирани GPU, TPU, … но, това ще повлияе на специализираните нужди за определени задачи. Web, стрийминг (музика, видео), бази данни и прочее на TPU-та не вървят.

В този ред на мисли, коригирайте си информацията. Производителността на TPU 3.0 на Google не е написана, 100 petaflops не е производителността на 1 процесор.

Википедия дава приблизително добра идея каква ще е производителността:
1. TPU 3.0 е 2 пъти по-бърз от TPU 2.0, т.е. 2 x 45 TFLOPS = 90 TFLOPS
2. В един модул ще слагат 4 пъти повече TPU 3.0 чипове. TPU 2.0 модулите са с по 4 чипа (4×45 = 180TFLOPS). Следователно, 1 TPU 3.0 модул ще има 16 x 90TFLOPS = 1,4 EFLOPS (exaflops) производителност.

За достигане на 100 petaflops ще им трябват приблизително 4550 модула.

При TPU 2.0 ползват 64 модула за 1 pod, в общо 256 pod-а, което е 16384 модула.

Значи, новата им архитектура ще съдържа около 3 пъти по-малко pod-ове, или по-малко модули в 1 pod.

Отговор

Коментари