Лиза Су: след 5 години новите AI чипове трябва да заменят графичните процесори

Главният изпълнителен директор на AMD Лиза Су сподели своята визия за полупроводниковата индустрия и компютрите — предимно компютърните процесори.

Според топ-мениджъра на компанията, сегашният модел, когато чиповете, които първоначално са били предназначени за 3D графики, се използват за изчисления с висока сложност, е надживял своята полезност. Разбира се, първоначално графичните процесори се превърнаха в добра помощ за развитието на индустрията, демонстрирайки отлично възможностите си при изчисляване на големи масиви и паралелни изчисления.

“Понастоящем графичните процесори са избраната архитектура за големите езикови модели, тъй като са много ефективни при паралелните изчисления, но предлагат само ограничена свобода на програмиране. Вярваме ли, че те все още ще бъдат предпочитаната архитектура след пет и повече години? Мисля, че всичко ще се промени“.

Ръководителят на AMD смята, че през следващите пет години ще видим активен етап на разработване на специализирани чипове за изчисления, които ще трябва да заменят GPU. Основната причина за това развитие на събитията е необходимостта от стандартно и стабилно решение. Графичните чипове са добри и мощни, но с всяко ново поколение, тоест на всеки 12-24 месеца, инженерите са изправени пред необходимостта да преразгледат системите за охлаждане, захранващите линии и други нюанси, тъй като увеличаването на производителността на GPU се дължи предимно на повишените размери и плътност на кристала, което води до увеличаване на генерираната топлина. В краткосрочен план подобно решение може да изглежда приемливо поради липсата на алтернативи, но вече знаем със сигурност, че LLM — невронните мрежи и големите изчисления са с нас от дълго време. Някога криптомайнерите вървяха по същия начин; идентичната блокчейн технология премина от изчисления на процесори и графични процесори към специализирани ASIC, които бяха проектирани, създадени и конфигурирани за конкретна задача — да правят изчисления.

Освен това индустрията вече има подобен опит и не говорим само за криптовалутите. Google и Amazon отдавна разработват чипове за собствените си нужди, като се стремят да създадат стандартно, мащабируемо решение. Boardcom вече се включи в работата в тази посока, а производителите на ARM решения и чипове също са готови да започнат разработка.

GPU в момента е универсално решение за много задачи и пазари. Те включват 3D графики, настолни компютри, чипове в ноутбуците и ускорителите за научни и AI изчисления. Но априори универсалното решение не може да бъде най-ефективното, така че ни очаква специализация на ускорителите.

Най-трудното нещо в този процес е да се намери баланс между гъвкавостта на устройството и пазарните условия. Устройство, което е твърде „тясно“, може да не се търси на пазара, докато устройство, което е твърде „широко“ в приложението си, няма да може да се конкурира със серийните графични процесори.

Има още един момент, който Лиза Су тактично премълча в интервюто си, но който лежи на повърхността. Към настоящата времева линия сме в дигиталния свят на диктатурата на Nvidia. Текущият темп на технически прогрес в областта на AI зависи от зелените и именно доминиращата позиция на пазара на графичните процесори е осигурила на компанията сегашната фантастична капитализация. През последната година цената на акциите на Nvidia почти се утрои: от $40 до сегашните $118 за акция, с пикова стойност от $140 за акция.

Ако Дженсън Хуанг се събуди утре и реши, че е време отново да повиши цените и да намали обемите на доставките, темпото на развитие в сегмента на AI и невронните мрежи в световен мащаб ще се забави, а самата Nvidia отново ще пробие тавана на стойността си, отчитайки рекордни печалби.

Премахването на пълната зависимост от една компания трябва да бъде целта на производителите на процесори и чипове за следващите 3-5 години, ако искаме да поддържаме темпото на развитие на индустрията и да постигнем значителни резултати, без чудовищни ​​надплащания за графичните процесори. Много компании обаче вече се движат в посока на специализиране на компютрите за AI, а Лиза Су просто каза на глас това, за което много инженери и топ-мениджъри мислят от дълго време.