MIT продолжил обзор аппаратуры для искусственного интеллекта
Исследователи Lincoln Laboratory Supercomputing Center при MIT обновляют обзор AI-ускорителей, чтобы сравнивать доступные системы и помогать принимать исследовательские и закупочные решения.
MIT 6 октября рассказал о работе Lincoln AI Computing Survey — продолжающемся обзоре аппаратуры для искусственного интеллекта. Исследовательская команда Lincoln Laboratory Supercomputing Center ведёт его с 2018 года; серия уже насчитывает шесть публикаций. В первой работе сравнивались 57 ускорителей, а в последней — более 120 коммерческих систем.
Авторы рассматривают ускорители разных типов, включая центральные и графические процессоры, специализированные интегральные схемы, программируемые матрицы и другие архитектуры. Базовые критерии сравнения — пиковая производительность и пиковая мощность. Данные собираются из публичных источников, поскольку компании не всегда раскрывают показатели производительности и энергопотребления.
Новая работа сосредоточена на архитектурных решениях: исследователи анализировали, как добавление компонентов, например большего числа ядер на процессор, меняет характеристики системы. Полный набор публикаций и сопутствующие наборы данных доступен через материалы MIT. По словам команды, обзор помогает спонсорам и коллегам из правительства ориентироваться в рынке ускорителей, а лаборатории — выбирать GPU для будущих систем.
Почему это важно
Обзор даёт единую основу для сопоставления быстро меняющегося рынка AI-ускорителей по производительности, энергопотреблению и архитектуре, не сводя выбор к заявлениям производителей.
