Чипы, которые обеспечивают работу систем искусственного интеллекта (ИИ), требуют огромного количества электроэнергии. TSMC представила стратегию по снижению энергопотребления таких устройств с помощью технологий искусственного интеллекта.
На конференции в Кремниевой долине TSMC показала разработки, которые могут повысить энергоэффективность вычислительных чипов примерно в десять раз. Для примера, современные серверы с чипами Nvidia при максимальной нагрузке расходуют до 1200 ватт, что сопоставимо с энергопотреблением тысячи американских домов при непрерывной работе.
Основой новых решений станет переход на архитектуру из нескольких «чиплетов» — небольших модулей, которые объединяются в один вычислительный комплекс. Такая схема позволяет сочетать разные технологии в одном пакете и повышать производительность.
Чтобы максимально использовать возможности этой архитектуры, разработчики всё чаще применяют программное обеспечение на базе искусственного интеллекта. Компании Cadence Design Systems и Synopsys, тесно сотрудничавшие с TSMC, представили новые инструменты, которые способны выполнять сложные задачи проектирования быстрее и эффективнее инженеров.
По данным TSMC, для некоторых этапов работы ИИ-платформы находили более удачные решения за считанные минуты, тогда как инженерам требовались дни.
Однако рост сложности чипов упирается в физические ограничения. Сегодня главным препятствием становится скорость передачи данных между кристаллами. Для решения этой проблемы исследуются оптические соединения, которые должны быть достаточно надежными для применения в масштабных центрах обработки данных.
Источник: www.ferra.ru