🔧 Онлайн-курс "PRO-конструктор в БАЗИС-Мебельщик"

Освойте профессию конструктора корпусной мебели и научитесь работать в программе БАЗИС-Мебельщик — уверенно, пошагово и без хаоса.

  • ✔️ Полный разбор интерфейса 2D и 3D
  • ✔️ Работа с базами материалов и фурнитурой
  • ✔️ Методика, проверенная на реальных заказах
  • ✔️ Пошаговое моделирование без ошибок и догадок

💬 Поддержка от автора, закрытый Telegram-канал, шаблоны и реальные кейсы

💰 Стоимость курса: 15 000 руб

🔁 Сделай репост записи о курсе в мебельной группе или у себя на странице — и получи дополнительную скидку. Просто напиши автору после репоста — и получи персональное предложение.
📲 Записаться на курс

Etched бросает вызов NVIDIA с новым ИИ-чипом для нейросетей-трансформеров

Фото etched.com

Компания Etched представила Sohu — первый в мире специализированный чип для нейросетей-трансформеров, таких как ChatGPT. Новый чип обещает революционизировать рынок ИИ благодаря своей невероятной производительности и специализации исключительно на трансформерах.

В 2022 году компания Etched сделала смелую ставку на то, что архитектура трансформеров захватит мир ИИ. Теперь, спустя два года, эта ставка воплотилась в реальность с выпуском Sohu — первого в мире специализированного чипа (ASIC) для трансформеров.

Sohu обеспечивает высокую производительность: более 500 000 токенов в секунду для модели Llama 70B. Это делает его на порядок быстрее и дешевле, чем даже самые передовые GPU от NVIDIA, такие как Blackwell (B200). Однако, специализация чипа на трансформерах означает, что он не поддерживает большинство традиционных ИИ-моделей, таких как DLRM, AlphaFold 2, CNN, RNN и LSTM.

На сегодняшний день все передовые ИИ-модели, включая ChatGPT, Sora, Gemini и Stable Diffusion 3, являются трансформерами. Если же архитектура трансформеров будет заменена новыми моделями, чипы Sohu станут бесполезными. Но если ставка Etched окажется верной, Sohu изменит мир.

В последние годы масштабирование вычислительных мощностей и улучшение данных сделали модели ИИ умнее людей по большинству стандартных тестов. Крупные компании, такие как Google, OpenAI и Microsoft, тратят миллиарды долларов на развитие технологий ИИ, и Sohu может значительно ускорить этот процесс.

Специализация стала ключом к улучшению производительности на фоне замедления закона Мура. Традиционные GPU увеличили свою производительность за счет увеличения размера чипов, а не их улучшения. В то время как Sohu, благодаря своей специализации на трансформерах, может обеспечить значительно большую производительность.

Сегодня трансформеры питают каждый крупный продукт ИИ, от агентов до поиска и чатов. Лаборатории ИИ потратили сотни миллионов долларов на оптимизацию GPU для трансформеров, и Sohu станет важнейшим шагом на этом пути. Один сервер с 8xSohu заменяет 160 GPU H100, обеспечивая беспрецедентную производительность.

Источник: Etched

Если наш сайт оказался вам полезен — можно сказать спасибо и поддержать развитие проекта 🙏

Сказать спасибо
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: