Paměti, SSD, AI: Trojí krize na obzoru? A může být ještě hůře
i Zdroj: PCTuning s pomocí ChatGPT
Hardware Článek Paměti, SSD, AI: Trojí krize na obzoru? A může být ještě hůře

Paměti, SSD, AI: Trojí krize na obzoru? A může být ještě hůře | Kapitola 2

Michal Rybka

Michal Rybka

3

Seznam kapitol

1. Maximalizace zisku 2. Formy computingu 3. AI boom, či bublina? 4. Spekulace a černé projekty 5. Další krize na obzoru

IT zažívá krize periodicky. Měli jsme tu dotcomový krach, nedostatek pevných disků, nedostatek GPU a teď pro změnu přichází poněkud nečekaná krize s prudce rostoucí cenou pamětí, po níž má následovat krize s SSD. A sýčkové říkají, že zlé časy s námi mohou vydržet až do roku 2028!

Reklama

Proces se zlepšuje a například Samsung uvádí, že zatímco u nových procesů mají u DDR pamětí výtěžnost na wafer asi 70 %, tak u HBM se jim daří 50–60 %, což je určitě zlepšení. Ale to jsme jenom na začátku – a AI modely ze své podstaty žádají co nejvíce co nejrychlejších pamětí, aby se eliminoval memory bottleneck, který vzniká tím, že učení vyžaduje opakované čtení a zápisy obrovských objemů pamětí. Memory bottleneck je tak závažný problém, že se vážně experimentuje s novými modely pamětí, jako jsou paměti se schopností in memory computing, tedy pamětí, které jsou přímo samy v sobě provádět kombinovanou operaci maticového součtu a násobení, což šetří toky dat mezi pamětí a výpočetní jednotkou. 

Problém s in memory computingem je v tom, že za prvé tato architektura dovoluje akceleraci jenom určitého typu operací, a to za druhé za cenu zvýšené režie na čipu nebo obětování přesnosti. To znamená, že specializované paměti se vyplatí jenom v určitých konkrétních případech, kdy se typicky stále opakuje jedna a ta samá operace – a uvažuje se s nimi pro aplikace, jako je počítačové vidění v robotice nebo v samořiditelných autech, ale pro obecný computing se nehodí.

Obecný computing v AI serverovnách je obvykle navržen tak, aby nebyl jednoúčelový a dával datacentru flexibilitu, takže se tam sahá po univerzálních řešeních. Protože investoři do AI serveroven nejsou hloupí, mají samozřejmě i plán B pro případ, že by se celá ta věc s umělou inteligencí nechytila, takže by s nimi mělo být možné přejít na nějaký jiný cloud computing. Takže i kdybychom měli zcela jiné faby vyrábějící specializované paměti pro robotiku, tak by to problém s nedostatkem pamětí neřešilo.

Cloud computing je navíc lákavý i pro klasické firmy, protože nabízí možnost poskytovat služby – a služby jsou podle počítačových vizionářů vize budoucnosti. Vám bude stačit tenký klient – a budete si služby kupovat jako předplatné, případně se bude platit podle spotřebovaného výkonu, což je ekvivalent pay per view, o kterém vždy snily kabelovky – a tento jejich sen se naštěstí nikdy nezměnil v uživatelskou noční můru. Kdyby ale dostatečně silný poskytovatel softwaru začal místo softwaru nabízet výhradně jenom „službu“, mohli bychom tu mít tuto noční můru zase zpátky jedna dvě.


Předchozí
Další
Reklama
Reklama

Komentáře naleznete na konci poslední kapitoly.

Reklama
Reklama