Кремниевая лихорадка: как устроены чипы для ИИ и кто выигрывает гонку
AI Chip Architectures
Обзор архитектур чипов для ИИ: от GPU и TPU до LPU, NPU, DPU, ASIC, wafer-scale и нейроморфных. Разбираются философия, архитектура, методы масштабирования и программный стек каждого подхода. Рассматриваются победители: NVIDIA, AMD, Google TPU, Trainium, Cerebras и Groq, а также ключевые проблемы — память и пропускная способность.
Архитектурная проблема здесь — перемещение чисел туда, где матмулы выполняются достаточно быстро.