中文 英语
低功率高性能
的意见

下一个飞跃

以数量级提高性能的竞赛。

受欢迎程度

一些有趣的新技术即将显示。芯片制造商和系统公司一直在过去几年的量子计算,光子学和专业的AI处理器,而这些努力开始获得势头。

目标不再是性能和力量的两倍。现在是一个巨大的进步,下周热芯片会议是一个重要的展示。建立分区,包装和高度集成算法和加速器的进步,今年新的新增努力为利率和光线进行商业化。

到目前为止,系统公司,大型芯片制造商和初创公司一直依赖于增加的晶体管密度来提高速度。虽然这种趋势将继续 - 在两个维度上比三个维度更慢 - 在加速每个计算元素上的加工过程中也存在开发。这是一种不同的方式来看待问题,并且支持者认为它可以大大增加使用较少的力量。

这对于云提供商来说尤为重要,这发现自己需要一种从潜在侵占的方式区分自己边缘计算。正在进行的努力,如果成功的话,将对实现这种差异有很大帮助。

量子世界开始出现垫脚石。例如,悉尼大学(University of Sydney)的研究人员开发了一种算法,可以用于表征噪音在量子计算机中,这是这些设备需要在kelvin规模深处运行的原因之一。研究人员说这是致噪声计量的第一步。在耶鲁大学,研究人员也开发了一种方法稳定量子位元在操作期间,这是Qubits不准确的主要原因之一。

私人和政府的资金都在流入量子研究。IBM和谷歌都在量子计算领域投入了大量资金。创业公司也是如此D-Wave.。本周,AWS宣布它将帮助提供开发工具和模拟器,以及硬件工具,研究人员希望开始其Amazon Braket量子计算服务。该公司还与加州理工学院达成了一项协议,开发一种量子计算中心

在AI FRORT上,两个大硬件挑战是一个或多个筹码的处理能力,并建立足够的灵活性,因为算法继续改变。第一个挑战可能需要计算技术的组合,从NPU到其他专业加速器,并集成所有这些元素加上一些新的元素并不琐碎。例如,光子学也开始显示出不仅仅是一个通信工具。萤火者是一个创业公司,正在研究一种使用光来计算的设计,而不仅仅是为了通信。

第二个挑战是灵活性,这是必不可少的,因为一切都在变化如此之快。这就是为什么嵌入式FPGA开始在市场上获得势头。沿着同一条线,百度正在致力于使用AI处理器进行多样化工作负载的方法。

最后,在分布式计算体系结构,内存计算中有很多工作,以及整个计算世界中的更快互连。这些都是整个行业的积极发展。

作为一个整体,在性能上推动了多个数量级改善,并且可能在显着降低的功率下。经过多年的研究和有限的运动,计算世界似乎有足够的临界质量来前进,即使需要几年。当然,没有任何保证,并且出现问题总是裁剪,没有人预期。尽管如此,整个科技产业仍在进行图中和未知的领土,各种可能性非常有趣。

相关的
即将到来在半导体行业中的虚拟事件
在这里可以找到热门芯片大会、先进半导体制造大会、技术研讨会和开放式创新平台®生态系统论坛等更多芯片行业活动
在边缘的赢家和输家
目前还没有一家公司拥有这个市场,而且在很长一段时间内也不会有。
使硅光子芯片更加可靠
更多的数据和新的应用使这项技术越来越有吸引力,但它仍然不是主流。



发表评论


(注意:此名称将被公开显示)