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Un gruppo di ricercatori cinesi ha sviluppato un chip da 40 nm capace di ricostruire la superficie della corteccia cerebrale in meno di mezzo secondo. L'architettura computing-in-memory permette prestazioni fino a 478 volte superiori rispetto a NVIDIA A100

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Interessante. Un chip che straccia l'A100 in un compito molto specifico ma che verrebbe a sua volta stracciato dallo stesso A100 in qualsiasi altro compito. Per non parlare del fatto che il paragone è stato fatto con un chip vecchio e non con roba più recente (B200) e che i 40nm sono roba di...20 anni fa?

Interessante. Un chip che straccia l'A100 in un compito molto specifico ma che verrebbe a sua volta stracciato dallo stesso A100 in qualsiasi altro compito. Per non parlare del fatto che il paragone è stato fatto con un chip vecchio e non con roba più recente (B200) e che i 40nm sono roba di...20 anni fa?
in sostanza è per sole applicazioni mediche specifiche, probabilmente un'architettura più recente non permetteva le stesse modifiche, oppure i cinesi non hanno ancora la capacità di operare su architetture più recenti.

Interessante. Un chip che straccia l'A100 in un compito molto specifico ma che verrebbe a sua volta stracciato dallo stesso A100 in qualsiasi altro compito. Per non parlare del fatto che il paragone è stato fatto con un chip vecchio e non con roba più recente (B200) e che i 40nm sono roba di...20 anni fa?

Quando restringi il campo a fare una cosa sola molto specifica, non è necessario usare cose ultramoderne. Non sono chip general purpose.

E' un po' come dire che un cacciavite è 478 volte più veloce di una forchetta...

Al di là di questi paragoni, è un prodotto interessantissimo, anche il fatto di essere realizzato a 40nm viene buttato lì un po' a casaccio per tentare un parallelo con tecnologie che non c'entrano nulla. Questi sono memristori, rispetto ai transistor di una GPU a cui viene paragonato:

- eseguono somme e moltiplicazioni direttamente nelle celle di memoria, evitando la parte più critica ed energivora delle GPU tradizionali, lo spostamento dei dati
- sono analogici, non digitali, anche se con una precisione molto elevata, ma va benissimo perché devono elaborare dati di provenienza analogica (imaging medico, sensori, ... )


Per reti neurali specifiche (penso per esempio a guida autonoma o robot) che devono riconoscere molto velocemente immagini, suoni, dati da sensori, è una tecnologia molto promettente che oltre ad essere un paio di ordini di grandezza più veloce ha anche consumi bassissimi.

40 nanometri è probabilmente dettato dall' uso dei memristori (anche il mit li sta usando) che non sono esattamente uguali ai transistor e all' elettronica tradizionale.
Sta cambiando il modo di costruire la IA,non più GPU riadattate ma veri e propri chip specializzati su un compito che vengono orchestrati per lavorare tutti assieme.

Sta cambiando il modo di costruire la IA,non più GPU riadattate ma veri e propri chip specializzati su un compito che vengono orchestrati per lavorare tutti assieme.

Sì, diciamo che IA viene usato in modo un po' generico oggi, per molti l'IA sono gli LLM e questo approccio, per quanto utilizzabile, non è ideale per gli LLM perché sono "Large", ma più per l'analisi dei dati, che è un campo delle reti neurali più che dell'IA, dove l'IA è un'applicazione delle reti neurali.