मेगा सिड राउन्ड र एआई चिप्सको लागि नयाँ दृष्टिकोणको साथ अपरम्परागत एआईले सफलता हासिल गर्‍यो

को आगमन अपरम्परागत एआई यसले कृत्रिम बुद्धिमत्ता हार्डवेयर परिदृश्यलाई हल्लाएको छ र कोष राउन्डको बारेमा पहिले नै हरेक उद्योग सर्कलमा छलफल भइरहेको छ। केही महिना मात्र पुरानो, कम्पनी यसले प्रविधि जगतका सबैभन्दा शक्तिशाली कोषहरूको चासो कब्जा गर्न सफल भएको छ।कागजमा, एआईका लागि कम्प्युटिङ स्रोतहरू कसरी डिजाइन र उपभोग गरिन्छ भनेर पुनर्विचार गर्ने वाचा गर्ने विचारमा शर्त लगाउने।

बढ्दो रूपमा ठूला र बढी भोका मोडेलहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्नुको सट्टा, कम्पनीले समस्याको जरामा आक्रमण गर्न चाहन्छ: ऊर्जा दक्षता र चिप्सको भौतिक संरचनाउनको प्रस्ताव स्पष्ट रूपमा जीवविज्ञान र मस्तिष्कको कार्यबाट प्रेरित छ, जसमा आज आवश्यक पर्ने ऊर्जाको एक अंश खपत गर्दै विशाल कम्प्युटिङ शक्ति प्रदान गर्न सक्षम प्रणालीको नजिक पुग्नु लक्ष्य हो। ठूला डाटा केन्द्रहरू।

वर्षको सबैभन्दा ठूलो एआई हार्डवेयर बीज राउन्ड

अपरम्परागत एआईले ४७५ मिलियन डलरको बीज राउन्ड पूरा गरेको छठूलो संख्यामा अभ्यस्त बजारमा पनि, यति प्रारम्भिक चरणमा यसको परिमाणको लागि फरक देखिने आंकडा। लेनदेनले कम्पनीको मूल्याङ्कन लगभग गर्छ १.१५ अर्ब डलर, यसलाई एआई हार्डवेयर इकोसिस्टममा बीज कोषको सबैभन्दा उल्लेखनीय उदाहरणहरू मध्ये एक बनाउँछ।

यो राउन्ड भेन्चर क्यापिटल फन्ड्सद्वारा नेतृत्व गरिएको छ। एन्ड्रीसेन होरोविट्ज (a16z) y लाइटस्पीड भेन्चर पार्टनर्सगहिरो प्रविधिमा दीर्घकालीन लगानीको कुरा गर्दा दुई प्रमुख खेलाडीहरू। उनीहरूसँग अन्य शीर्ष-स्तरीय लगानीकर्ताहरू सामेल भएका छन् जस्तै लक्स क्यापिटल, DCVC, डाटाब्रिक्स र अमेजनका संस्थापक पनि, जेफ बेजोसयसले यो परियोजनालाई दीर्घकालीन रणनीतिक चालको रूपमा हेरिएको भावनालाई बलियो बनाउँछ।

बाह्य पूँजीको अतिरिक्त, एक सह-संस्थापकले आफ्नै खल्तीबाट योगदान गर्ने निर्णय गरेका छन्। १.१५ अर्ब डलर...अन्य प्रमुख लगानीकर्ताहरू जस्तै सर्तहरूमा। रकमभन्दा बाहिरको यो कदमले कम्पनीको प्राविधिक र व्यावसायिक थेसिसमा प्रतिबद्धता र आन्तरिक विश्वासको स्पष्ट संकेत पठाउँछ।

विभिन्न अन्तर्वार्ताहरूका अनुसार, ४७ करोड ५० लाखको यो प्रारम्भिक किस्ता कोष सङ्कलन योजनाको सुरुवात मात्र हुनेछ जुन पुग्न सक्छ १.१५ अर्ब डलर यसै चरणमा। उद्देश्यको परिमाणले उनीहरूले सामना गरिरहेको परियोजनाको प्रकारलाई प्रकाश पार्छ: जटिल हार्डवेयर, लामो विकास चक्र, र अनुसन्धान र विकासमा बलियो प्रारम्भिक लगानी.

हालसालैका अन्य कारोबारहरूको तुलनामा, मूल्याङ्कन थोरै कम भयो ५.८ अर्ब जुन पहिलो अफवाहहरूमा छलफल गरिएको थियो, तर यसले अझै पनि अनकन्भेन्शनल एआईलाई स्टार्टअपहरूको लिगमा राख्छ, जसको कुनै आम्दानी वा व्यावसायिक उत्पादन छैन, पहिले नै धेरै परिपक्व कम्पनीहरूको लागि आरक्षित पूँजीको स्तरमा खेलिरहेका छन्।

नवीन रावको दृष्टिकोण र प्राविधिक जोखिममा अभ्यस्त टोली

परियोजनाको नेतृत्व गर्दै नवीन रावराव, आफ्नो उद्यमशीलता पक्ष र प्रमुख प्रविधि कम्पनीहरूमा आफ्नो पद दुवैको लागि एआई संसारमा एक प्रसिद्ध व्यक्तित्व। इन्टेलमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफर्महरूको लागि जिम्मेवार मेसिन लर्निङका लागि प्रोसेसरहरूमा विशेषज्ञता हासिल गरेको आफ्नो पहिलो स्टार्टअप, नर्भाना सिस्टम्सको खरिद पछि।

पछि, संस्थापकले सह-संस्थापक भएर अर्को छलांग लगाए मोजेकएमएल, एक मोडेल प्रशिक्षण प्लेटफर्म जसले डेटा र एआई इकोसिस्टममा आकर्षण प्राप्त गर्‍यो र अन्ततः द्वारा अधिग्रहण गरियो लगभग $१.३ बिलियनमा डाटाब्रिक्सएक दशक भन्दा कम समयमा दुईवटा महत्वपूर्ण बहिर्गमनको साथ यो ट्र्याक रेकर्डले अब यसको नयाँ परियोजनालाई समर्थन गर्ने कोषहरूमाझ विश्वास उत्पन्न गर्न ठूलो तौल राखेको छ।

रावसँगै, कम्पनीले उच्च-स्तरीय प्रोफाइलहरू समावेश गरेको छ जुन चौबाटोबाट हार्डवेयर, सफ्टवेयर, र शैक्षिक अनुसन्धान, जस्तै माइकल कार्बिन, सारा आचौर y मीलान लीयो उच्च प्राविधिक जोखिम, लामो-चक्र परियोजनाहरू, र द्रुत सफ्टवेयर पुनरावृत्तिहरूसँग समाधान नहुने समस्याहरू, तर जटिल प्रोटोटाइपहरू र भौतिक वास्तुकला र एल्गोरिदमहरू बीचको धेरै नजिकको एकीकरणको साथ व्यवहार गर्न अभ्यस्त टोली हो।

रावले आफैंले व्याख्या गरेका छन् कि अनकन्भेन्शनल एआईको कार्य योजनामा ​​समावेश छ धेरै वर्षहरूमा धेरै प्रोटोटाइपहरू परीक्षण गर्नुहोस्उनीहरूले दक्षता र लागतको हिसाबले कुन प्याराडाइम सबैभन्दा राम्रो हुन्छ भनेर मूल्याङ्कन गरिरहेका छन्। अर्को शब्दमा, उनीहरू कुनै उत्पादन छिटो सुरु गर्न खोजिरहेका छैनन्, बरु अर्को दशकमा एआई कम्प्युटिङमा फरक पार्न सक्ने प्राविधिक आधार निर्माण गर्न खोजिरहेका छन्।

तथाकथित मा यो बाजी "लामो चक्र इन्जिनियरिङ" यो धेरै सफ्टवेयर स्टार्टअपहरूको विशिष्ट दृष्टिकोणसँग विपरित छ, जसले ग्राहकहरूसँग सकेसम्म चाँडो प्रमाणीकरण गर्ने र द्रुत पुनरावृत्तिहरू मार्फत उत्पादनलाई फाइन-ट्यून गर्ने कुरामा ध्यान केन्द्रित गर्दछ। यहाँ, बाटो ठूला अर्धचालक कम्पनीहरू वा महत्वपूर्ण पूर्वाधार परियोजनाहरूसँग मिल्दोजुल्दो छ, जहाँ लगानीमा प्रतिफल पछि आउँछ तर, यदि सबै ठीक भयो भने, सम्पूर्ण क्षेत्रलाई पुन: परिभाषित गर्न सक्छ।

कृत्रिम बुद्धिमत्ताको लागि नयाँ प्रकारको मेसिन

अनकन्भेन्शनल एआईको प्रस्तावको मूल उद्देश्य निर्माण गर्नु हो एकदमै बढी ऊर्जा-कुशल कम्प्युटर कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यभारको लागि। रावले यस क्षेत्रमा ध्यान आकर्षित गर्ने वाक्यांशमा महत्वाकांक्षालाई संक्षेपमा प्रस्तुत गरेका छन्: एउटा प्रणाली डिजाइन गर्ने जुन "जीव विज्ञान जत्तिकै कुशल", न्यूनतम ऊर्जा खपतको साथ जटिल गणना गर्न मानव मस्तिष्कको क्षमतालाई सन्दर्भको रूपमा लिँदै।

धेरैजसो उद्योगले मोडेलहरूको स्केलिंगलाई निरन्तरता दिइरहेको बेला - थप प्यारामिटरहरू, थप डेटा, थप GPU हरू—, कम्पनीले यो आधारबाट सुरु गर्छ कि यस रणनीतिमा लागत र उपलब्ध ऊर्जाको सन्दर्भमा स्पष्ट सीमा छ।ठूला डाटा सेन्टरहरूले पहिले नै पावर प्रतिबन्ध, बढ्दो लागत, र दिगोपन समस्याहरूको सामना गरिरहेका छन्, जुन जलवायु र नियामक उद्देश्यहरूका कारण युरोप र स्पेनमा विशेष चिन्ताको विषय हो।

यो गतिशीलता तोड्न, स्टार्टअपले प्रस्ताव गर्दछ कम्प्युटिङ वास्तुकलामा एक आदर्श परिवर्तनपरम्परागत डिजिटल वास्तुकलालाई परिष्कृत गर्न जारी राख्नुको सट्टा, त्यस्तो डिजाइनहरू अन्वेषण गर्नुहोस् जसले लाभ उठाउँछ सिलिकनका भौतिक गुणहरू र मस्तिष्कको कार्यप्रणालीबाट प्रेरित सिद्धान्तहरू, जस्तै न्यूरोन्सको गैर-रेखीय गतिशीलता।

आफ्नो वेबसाइटमा प्रकाशित एउटा पाठमा, कम्पनीले आफ्नो लक्ष्यलाई एकको सिर्जनाको रूपमा वर्णन गर्दछ "बुद्धिमत्ताको लागि नयाँ सब्सट्रेट"विचार यो हो कि, जैविक प्रणालीहरूको व्यवहारसँग कृत्रिम कम्प्युटिङलाई जोड्ने सही संरचना फेला पारेर, क्लासिक डिजिटल वास्तुकलाहरू सुधार गरेर प्राप्त हुने भन्दा धेरै दक्षता लाभहरू अनलक गर्न सम्भव छ।

राउन्डमा भाग लिने लाइटस्पीडका लगानीकर्ताहरू त्यो निदानसँग सहमत छन्, आवश्यकतालाई औंल्याउँदै "बुद्धिमत्ताको लागि उपयुक्त आइसोमोर्फिज्म" खोज्न यदि लक्ष्य एआई ऊर्जा खपतमा ठूलो कटौती हासिल गर्नु हो भने, यो सोचाइको रेखा न्यूरोमोर्फिक कम्प्युटिङ र उन्नत एनालग प्रणालीहरूमा अनुसन्धान प्रयासहरूसँग मिल्दोजुल्दो छ, जुन अहिलेसम्म ठूला निर्माताहरूद्वारा शैक्षिक क्षेत्र वा प्रयोगात्मक परियोजनाहरू भित्रै रहेका छन्।

वास्तुकला: एनालग चिप्स देखि स्पन्दनशील न्यूरोन सम्म

अपरम्परागत एआईको सबैभन्दा उल्लेखनीय पक्ष भनेको यसको संयुक्त दृष्टिकोण हो एनालग, मिश्रित, र न्यूरोमोर्फिक आर्किटेक्चरहरूहालको डिजिटल चिप्सको विपरीत, जसले अलग शून्य र एक प्रयोग गरेर जानकारी प्रतिनिधित्व गर्दछ, एनालग डिजाइनहरूले निरन्तर मानहरूसँग काम गर्न र भौतिक घटनाहरूको फाइदा लिन अनुमति दिन्छ जुन, उचित रूपमा नियन्त्रण गर्दा, निश्चित कार्यहरूको लागि धेरै कुशल हुन सक्छ। यो दृष्टिकोणले प्रगतिलाई औंल्याउँछ उन्नत चिप डिजाइन र प्रक्रियाहरू जसले भौतिक आधारबाट दक्षतालाई अनुकूलन गर्न खोज्छ।

कम्पनीले अन्वेषण गरिरहेको छ सम्भाव्यता वितरणलाई भौतिक रूपमा भण्डारण गर्न सक्षम चिप्सपरम्परागत प्रोसेसरहरूमा जस्तै संख्यात्मक रूपमा तिनीहरूलाई अनुमानित गर्नुको सट्टा। यसले सम्भाव्य मोडेलहरूको लागि थप प्राकृतिक प्रतिनिधित्वहरूको ढोका खोल्छ र, सम्भावित रूपमा, हजार गुणासम्म ऊर्जा खपत घटाउने आज डाटा सेन्टरहरूमा प्रभुत्व जमाउने डिजिटल प्रणालीहरूको तुलनामा।

यो प्राप्त गर्न, टोलीले अवधारणाहरू प्रयोग गर्दछ ओसिलेटर, थर्मोडायनामिक्स र स्पाइकिंग न्यूरोन्सयस प्रकारको मोडेल समयसँगै असक्रिय आवेगहरूद्वारा वास्तविक न्यूरोनहरू सक्रिय हुने तरिकाबाट प्रेरित छ। यी वास्तुकलाहरू, न्यूरोमोर्फिक क्षेत्रको विशिष्ट, प्रयोगमा नभएको बेला चिपको ठूलो भागलाई निष्क्रिय पार्न सक्छन्, जसले गर्दा निरन्तर गतिविधि कायम राख्ने सर्किटहरूको तुलनामा ऊर्जा हानि उल्लेखनीय रूपमा कम हुन्छ।

यो दृष्टिकोणले इन्टेल जस्ता कम्पनीहरूले आफ्ना न्यूरोमोर्फिक प्रोसेसरहरूसँग गरेका अघिल्ला प्रयासहरूको केही हदसम्म सम्झना दिलाउँछ, जसले परम्परागत केन्द्रीय घडीलाई हटाउँछ र चिपलाई एसिन्क्रोनस रूपमा सञ्चालन गर्न अनुमति दिन्छ, कार्यभारको आधारमा आवश्यक भागहरू मात्र सक्रिय गर्दछ। यद्यपि, अपरम्परागत एआई एक कदम अगाडि बढ्न चाहन्छन्युरोनल व्यवहारको नक्कल गरेर मात्र होइन, तर सिलिकनको भौतिक डिजाइनलाई विशेष रूपमा त्यो वातावरणको लागि डिजाइन गरिएको एआई मोडेलहरूसँग नजिकबाट एकीकृत गरेर।

यो संयोजन विशेष हार्डवेयर र सह-डिजाइन गरिएका मोडेलहरू यसले भविष्यलाई औंल्याउँछ जहाँ चिप र एल्गोरिथ्म बीचको सीमा धमिलो हुन्छ, र जहाँ कार्यसम्पादन अब कति GPU हरू स्ट्याक गर्न सकिन्छ भन्ने कुरामा निर्भर गर्दैन, तर सामग्री र सर्किटहरूको गहिरो भौतिक गुणहरू कति राम्रोसँग शोषण गरिन्छ भन्ने कुरामा निर्भर गर्दछ।

एआईको अर्को लहरको लागि अनुकूलित SoC डिजाइन गरिएको

सामान्य सिंहावलोकनभन्दा बाहिर, अपरम्परागत एआईले उत्पादनमा ल्याउने लक्ष्य राखेको चिपको प्रकारको बारेमा प्राविधिक विवरणहरू बाहिर आइरहेका छन्। कम्पनीद्वारा प्रकाशित विभिन्न जागिर पोस्टिङहरूले औंल्याउँछन्... सिस्टम-अन-ए-चिप (SoC) डिजाइनमा आधारित एआई एक्सेलेरेटरअर्थात्, धेरै विशेष कम्प्युटिङ मोड्युलहरूलाई एकीकृत गर्ने एउटा एकल कम्पोनेन्ट।

यी विवरणहरू अनुसार, SoC मा समावेश हुनेछन् एक केन्द्रीय प्रोसेसर (CPU) अधिक विशिष्ट एआई एकाइहरूमा हस्तान्तरण गर्नु अघि संवेदी डेटा व्यवस्थित गर्ने र तयार गर्ने जस्ता प्रारम्भिक कार्यहरूको लागि जिम्मेवार। प्रदर्शन गर्नको लागि यस सामान्य आधारमा अनुकूलित ब्लकहरू थपिनेछन् रेखीय बीजगणित सञ्चालनहरूजुन ठूला भाषा मोडेलदेखि कम्प्युटर भिजन प्रणालीसम्म, लगभग सबै गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको गणितीय मुटु हो।

डिजाइनले प्रयोगलाई पनि ध्यानमा राख्छ तेस्रो-पक्ष बौद्धिक सम्पत्ति केही मोड्युलहरूको लागि, यो अर्धचालक उद्योगमा सामान्य अभ्यास हो, जहाँ केही प्रमाणित ब्लकहरूलाई स्क्र्याचबाट विकास गर्नु भन्दा इजाजतपत्र दिनु बढी कुशल हुन्छ। त्यहाँबाट, अपरम्परागत एआईको थप मूल्य SoC को सबैभन्दा नवीन भागहरूमा केन्द्रित हुनेछ।

यी भिन्नता तत्वहरूमा समावेश छन् मिश्रित सिग्नल सर्किटहरूएनालग र डिजिटल दुवै जानकारी प्रशोधन गर्न सक्षम यी सर्किटहरू सेन्सरहरूबाट डेटा व्यवस्थापन गर्न वा भौतिक विज्ञान-प्रेरित सञ्चालनहरू प्रत्यक्ष रूपमा कार्यान्वयन गर्न धेरै उपयोगी छन्। कम्पनीले पछ्याइरहेका गैर-रेखीय गतिशीलता र सम्भाव्य प्रतिनिधित्वहरूको शोषण गर्न चिपको लागि यस प्रकारको सर्किटरी महत्वपूर्ण छ।

अर्को सान्दर्भिक बुँदा भनेको कम्पनीको रुचि हो RRAM जस्ता उदीयमान अ-अस्थिर सम्झनाहरूयी प्रविधिहरूले पावर हराउँदा पनि जानकारी राख्छन्। तिनीहरूले केही परिदृश्यहरूमा परम्परागत फ्ल्यास मेमोरीको तुलनामा प्रदर्शन फाइदाहरू प्रदान गर्न सक्छन्, यद्यपि तिनीहरूले अझै पनि प्राविधिक चुनौतीहरूको सामना गर्छन् जसले डाटा सेन्टरहरूमा तिनीहरूको व्यापक तैनातीलाई सीमित गरेको छ। मेमोरी बजारको विकास र निर्माताहरू द्वारा निर्णयहरू जस्तै उत्पादन लाइनहरूसँग सम्बन्धित माइक्रोन तिनीहरूले यी चुनौती र अवसरहरूलाई हाइलाइट गर्छन्।

हार्डवेयर र एआई मोडेलहरूको सह-डिजाइन

अपरम्परागत एआई प्रोसेसरको भौतिक तहमा मात्र रहन चाहँदैन। रणनीतिमा तिनीहरूको चिप्समा अनुकूलित एआई मोडेलहरू विकास गर्नु पनि समावेश छ।सुरुदेखि नै सफ्टवेयर र हार्डवेयर सँगै सिर्जना गरेर प्रस्ताव गरिएको अप्टिमाइजेसन मार्जिनको फाइदा उठाउँदै।

यो दृष्टिकोण सह-डिजाइन यसले डेटा कसरी प्रतिनिधित्व गरिन्छ, कुन अपरेशनहरू कार्यान्वयन गरिन्छ, र चिप भित्र कसरी काम वितरण गरिन्छ भन्ने कुरामा अधिकतम नियन्त्रणको लागि अनुमति दिन्छ। सामान्य-उद्देश्य GPU हरूको लागि डिजाइन गरिएका अवस्थित मोडेलहरूलाई अनुकूलन गर्नुको सट्टा, कम्पनीले यसको एनालग सर्किटहरू, पल्सेटिंग न्यूरोन्सहरू, वा अपरंपरागत मेमोरी मोड्युलहरूको अद्वितीय विशेषताहरूको लाभ उठाउने एल्गोरिदमहरू डिजाइन गर्न सक्छ।

कम्पनीले आशा गर्दछ कि यो एकीकरणले यसलाई प्राप्त गर्न अनुमति दिनेछ हालको सिलिकनको तुलनामा १,००० गुणा बढी दक्षता निश्चित कार्यभार अन्तर्गत। यद्यपि यी तथ्याङ्कहरूलाई पहिलो स्वतन्त्र प्रोटोटाइप र बेन्चमार्कहरू देखा पर्दा प्रमाणित गर्न आवश्यक हुनेछ, तिनीहरूले टोलीले लक्ष्य राखेको महत्वाकांक्षाको स्केलको एक विचार दिन्छन्।

यस प्रकारको दृष्टिकोण विशेष गरी निम्नका लागि सान्दर्भिक छ युरोप र स्पेनजहाँ प्राविधिक सार्वभौमिकता र विदेशी हार्डवेयर आपूर्तिकर्ताहरूमाथिको निर्भरताको बहसले गति लिइरहेको छ। नयाँ, बढी कुशल एआई आर्किटेक्चरहरू हुनुले बढी दिगो र कम खर्चिलो डाटा सेन्टरहरूको ढोका खोल्छ।यो क्षेत्रको ऊर्जा र नियामक प्राथमिकताहरूसँग मिल्दोजुल्दो छ। प्रमुख क्लाउड प्रदायकहरू र हार्डवेयर निर्माताहरू बीचको गठबन्धन, जस्तै जसले हालसालै उद्योग परिदृश्यलाई पुन: आकार दिएका छन्, यी समाधानहरू कुन सन्दर्भमा फिट हुन सक्छन् भन्ने उदाहरण दिन्छ।क्लाउड र निर्माताहरू बीचको सहकार्य).

यदि अपरम्परागत एआई मोडेल अन्ततः प्रतिस्पर्धी साबित भयो भने, युरोपेली क्लाउड कम्पनीहरू, अनुसन्धान प्रयोगशालाहरू, र ठूला निगमहरूले यस प्रकारका समाधानहरूलाई एकीकृत गरेको देख्नु अचम्मको कुरा हुनेछैन। यसको पूर्वाधारमा, खोज्दै ऊर्जा लागत र कार्बन फुटप्रिन्ट घटाउनुहोस् उन्नत एआई क्षमताहरूको त्याग नगरी।

बजार सन्दर्भ: मेगा-राउन्ड र एआई पूर्वाधारको लागि दौड

अपरम्परागत एआईको मामला एउटा फराकिलो प्रवृत्तिको अंश हो: प्रारम्भिक चरणमा करोडौं डलर उठाउने एआई स्टार्टअपहरूको उदय, केही वर्ष पहिले सूचीबद्ध कम्पनीहरू वा धेरै समेकित राजस्व भएका कम्पनीहरूको लागि आरक्षित मूल्याङ्कनहरू सहित।

हालैका वर्षहरूमा, नामहरू जस्तै ओपनएआई, मानवशास्त्रीय वा जस्ता व्यक्तित्वहरू द्वारा प्रवर्द्धित पहलहरू इल्या सुत्स्केभर o मीरा मुरती तिनीहरू ऐतिहासिक उद्यम पूँजी राउन्डहरूमा संलग्न भएका छन्। २०२५ मा, दर्जनौं एआई स्टार्टअपहरूले कोसेढुङ्गा पार गरे १०० मिलियन डलर कोषयस क्षेत्रमा अभूतपूर्व लगानीको मात्रालाई सुदृढ गर्दै।

यस लहर भित्र, पूर्वाधारको लागि लडाईं चिप्स, विशेष क्लाउड, एक्सेलेरेटर र प्रशिक्षण प्रणालीहरू सबैभन्दा बढी प्रतिस्पर्धात्मक क्षेत्रहरू मध्ये एक बनेका छन्। प्रोसेसर निर्भरता मुट्ठीभर निर्माताहरू, विशेष गरी उच्च-स्तरीय GPU हरूको अभावले लगानीकर्ता र उद्यमीहरूलाई आपूर्ति र मूल्य अवरोधहरू कम गर्ने विकल्पहरू खोज्न प्रेरित गरेको छ।

अपरम्परागत एआई प्रस्ताव गरेर यो दौडमा प्रवेश गर्छ प्रमुख GPU निर्माताहरूसँगको बढ्दो प्रतिस्पर्धाभन्दा फरक बाटोकेवल थप कार्यसम्पादनको लागि लड्नुको सट्टा, ऊर्जा दक्षतामा परिमाणात्मक सुधारको अर्डर प्राप्त गर्नमा ध्यान केन्द्रित गर्नुहोस्, जुन मध्यम अवधिमा एआई प्रणालीहरूको लागि भौतिक र आर्थिक सीमाहरूमा नगई निरन्तर वृद्धि जारी राख्नको लागि महत्वपूर्ण कुरा हो।

युरोपेली इकोसिस्टमको लागि, जहाँ ऊर्जा लागत र उत्सर्जनमा नियामक आवश्यकताहरू विशेष गरी कडा छन्, यस प्रकारका प्रस्तावहरूको सफलता निर्णायक साबित हुन सक्छ। धेरै कुशल एआई हार्डवेयर यो हरियो संक्रमण रणनीतिहरूसँग मिल्नेछ, जबकि कम्पनीहरू र प्रशासनहरूलाई उनीहरूको खपत नबढाई उन्नत एआई अनुप्रयोगहरू तैनाथ गर्न अनुमति दिनेछ।

को परियोजना अपरम्परागत एआई यसले यस क्षणका धेरै प्रमुख प्रवृत्तिहरूलाई मूर्त रूप दिन्छ: बीज चरणहरूमा मेगा-राउन्डहरू, एआईको लागि ग्राउन्ड अपबाट डिजाइन गरिएको हार्डवेयर, जीवविज्ञानबाट प्रत्यक्ष प्रेरणा, र बढ्दो रूपमा स्पष्ट वास्तविकतालाई प्रतिक्रिया दिने ऊर्जा दक्षताको जुनून। यदि कम्पनीले सिलिकनमा आफ्ना प्रतिज्ञाहरूलाई वास्तविकतामा परिणत गर्न सफल भयो भने, यो अर्को दशकमा संयुक्त राज्य अमेरिका र युरोप दुवैमा, र विस्तारित रूपमा, स्पेन जस्ता बजारहरूमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोडेलहरूलाई कसरी प्रशिक्षित र सञ्चालन गरिन्छ भनेर परिभाषित गर्ने प्रमुख खेलाडीहरू मध्ये एक बन्न सक्छ।

सम्बन्धित लेख:

चिप डिजाइनको मुटुमा रहेको सिनोप्सिससँगको आफ्नो रणनीतिक गठबन्धनलाई एनभिडियाले बलियो बनाउँछ

अल्बर्टो नाभारो

म एक टेक्नोलोजी उत्साही हुँ जसले आफ्नो "गीक" रुचिहरूलाई पेशामा परिणत गरेको छ। मैले मेरो जीवनको 10 भन्दा बढी वर्ष अत्याधुनिक प्रविधिको प्रयोग गरेर र शुद्ध जिज्ञासाका सबै प्रकारका कार्यक्रमहरूसँग टिंकरिङ गर्दै बिताएको छु। अब मैले कम्प्युटर प्रविधि र भिडियो गेमहरूमा विशेषज्ञता हासिल गरेको छु। यो किनभने 5 वर्ष भन्दा बढी समय देखि मैले टेक्नोलोजी र भिडियो गेमहरूमा विभिन्न वेबसाइटहरूको लागि लेख्दै आएको छु, सबैले बुझ्न सक्ने भाषामा तपाईंलाई आवश्यक जानकारी दिन खोज्ने लेखहरू सिर्जना गर्दैछु।

यदि तपाइँसँग कुनै प्रश्नहरू छन् भने, मेरो ज्ञान विन्डोज अपरेटिङ सिस्टम र मोबाइल फोनहरूको लागि एन्ड्रोइडसँग सम्बन्धित सबै कुराबाट दायरा हो। र मेरो प्रतिबद्धता तपाईंप्रति छ, म सधैं केही मिनेटहरू खर्च गर्न र तपाईंलाई यस इन्टरनेट संसारमा हुन सक्ने कुनै पनि प्रश्नहरूको समाधान गर्न मद्दत गर्न तयार छु।