Ockham borotvája, az az elv, amelyet gyakran úgy foglalnak össze, hogy „a legegyszerűbb magyarázat általában a legjobb”, az emberi gondolkodás egyik legelterjedtebb és leghasznosabb eszköze.
A „szingularitás” kifejezés túllépett a szűk tudományos körökön, és mára a populáris kultúra visszatérő motívumává vált: filmek, újságcikkek és közéleti viták gyakori témája. Gyakran drámai felhanggal ábrázolják, elszabadult mesterséges intelligencia és alapjaiban megváltozott emberi lét képeit idézve. Bár néha szenzációhajhász módon tálalják, a mögöttes koncepció komoly figyelmet érdemel, különösen a mesterséges intelligencia (MI) fejlődésének gyorsulásával.
A játékelmélet, a stratégiai döntéshozatal matematikai modellje, számos fogalommal operál, amelyek segítenek megérteni az interakciók dinamikáját. Ezek közül az egyik legfontosabb és leggyakrabban emlegetett a zéró összegű játék. Ez a koncepció olyan helyzeteket ír le, ahol az egyik szereplő nyeresége szükségszerűen a másik szereplő veszteségét jelenti, a teljes "nyeremény" pedig állandó, azaz nulla. A zéró összegű játékok a versengés és a konfliktus alapvető modelljei, és számos területen, a sporttól a gazdaságon át a politikáig, relevánsak.
Gondoltál már arra, hogy a modern technológia, amely elvileg megkönnyíti az életünket és időt takarít meg nekünk, valójában miért nem eredményez több szabadidőt? Miért dolgozunk ugyanolyan sokat, vagy talán még többet, mint a nagyszüleink, annak ellenére, hogy mosógépek, mosogatógépek, számítógépek és okostelefonok vesznek körül minket? A válasz egy, már az ipari forradalom idején felismert jelenségben rejlik, amelyet Jevons-paradoxonnak nevezünk.
A Reverse Polish Notation (RPN) egy hatékony módszer matematikai kifejezések kiértékelésére, melynek lényege, hogy a műveleti jelek az operandusok után következnek. Ez a megközelítés lehetővé teszi a zárójelek mellőzését, így egyszerűbbé és átláthatóbbá válik a számítási folyamat. Bár elsőre eltérőnek tűnhet, az RPN alkalmazása jelentősen felgyorsítja a műveletek végrehajtását, különösen a számítógépes rendszerek és programozható számológépek terén.
Sokan a videokártyákat még mindig a játékokkal azonosítják, pedig a GPU-k sokkal többre képesek. Építésükből adódóan kiválóan alkalmasak a párhuzamos számításokra, ami elengedhetetlen a mélytanulási modellek betanításához és futtatásához. Gondoljunk csak bele: egy modern LLM több milliárd paraméterrel rendelkezik, és ezeket a paramétereket mind egyszerre kell kezelni. Ez a fajta párhuzamos feldolgozás a GPU-k igazi erőssége, míg a hagyományos CPU-k (központi processzorok) ebben a tekintetben elmaradnak.
A háttértárolók fejlődése során számos csatlakozási technológia jelent meg, amelyek mind a sebesség, mind a hatékonyság terén forradalmi változásokat hoztak. A SATA, SAS és M.2 csatlakozások ma is a legelterjedtebb megoldások közé tartoznak, de melyik mire való, és miben különböznek egymástól?
A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) hatékony működéséhez elengedhetetlen a súlyok megfelelő tárolása és feldolgozása. A választott számformátum közvetlen hatással van a modell memóriaigényére, számítási sebességére és pontosságára. Az évek során az FP32-t fokozatosan felváltotta az FP16 és a BF16, míg az inferencia optimalizálása érdekében egyre elterjedtebbek az INT8 és alacsonyabb bitmélységű kvantált formátumok.
A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) rohamos fejlődése új kihívásokat támaszt a számítástechnika területén. Számomra is fontos kérdés, hogy a GPU-k milyen teljesítményt nyújtanak ezen modellek futtatásakor. Ebben a bejegyzésben a TFLOPS (trillion floating-point operations per second) és a TOPS (trillion operations per second) fogalmak mentén igyekszem megvizsgálni a különböző GPU-k teljesítményét. Egy áttekinthető táblázat segítségével mutatom be az egyes modellek képességeit, rövid magyarázatokkal kiegészítve.
A videokártyák árai évek óta az egekben vannak, és ennek összetett, egymást erősítő okai vannak.
Az adatátviteli sebesség kulcsfontosságú szerepet játszik a modern számítógépek teljesítményében. Az USB, PCIe csatlakozók évtizedek óta fejlődnek, hogy egyre gyorsabb és hatékonyabb kommunikációt biztosítsanak az eszközök között. Ebben a bejegyzésben áttekintem ezeknek a csatlakozóknak a sebességeit és generációs fejlődésüket.
A modern számítógépek teljesítményét nagyban befolyásolja a memória sebessége és típusa. A DDR, GDDR és HBM memóriák különböző célokra lettek optimalizálva, legyen szó processzorok fő memóriájáról, grafikus kártyákról vagy nagy sávszélességet igénylő számítási feladatokról. Ebben a bejegyzésben összehasonlítom ezeknek a memóriáknak a sebességét, főbb paramétereit.
Sok félreértés kering a különböző számítástechnikai adatátviteli, tárolási szabványok sebességével kapcsolatban (pl. USB, SATA, DDR, PCIe, UTP stb.). Ezért készítettem több összefoglaló leírást és táblázatot a főbb szabványokról és a sebességükről.
A digitális világban a hálózati sebesség olyan alapvető tényező, ami meghatározza mindennapjainkat – legyen szó online kapcsolattartásról, játékról, videokonferenciáról vagy egyszerű böngészésről. A vezetékes (Ethernet) és vezeték nélküli (Wifi) hálózatok fejlődése az elmúlt évtizedekben óriási utat járt be. Míg a 90-es években még a másodpercenkénti néhány megabit is gyorsnak számított, ma már gigabites sebességekkel találkozhatunk otthonainkban is.
Az LLM-ek, mint például a GPT-3, a LLaMA, vagy a PaLM, hatalmas méretű neurális hálózatok. Méretüket általában a paraméterek számával jellemzik (7b, 14b, 72b stb.). Egy paraméter lényegében egy súly vagy egy bias érték a hálózatban, ami a modell "tudását" reprezentálja. A modern LLM-ek több milliárd, sőt, több százmilliárd paraméterrel rendelkeznek.
Az elmúlt években az AI (mesterséges intelligencia) forradalom új szereplőket és izgalmas technológiai megoldásokat hozott a félvezetőipar világába. Ezek közül az egyik legígéretesebb a Cerebras Systems, egy kaliforniai székhelyű startup, amely nemrég bejelentette, hogy tőzsdére lép.
A mágneses nanorobotok kifejlesztése új távlatokat nyithat az agyi aneurizmák kezelésében. Ezek az apró, precíziós eszközök közvetlenül a probléma helyszínére szállítják a szükséges gyógyszert, minimalizálva a komplikációkat és a hagyományos műtéti eljárások kockázatait. Ebben a cikkben bemutatjuk, hogyan működnek a nanorobotok, milyen előnyökkel járnak a hagyományos módszerekkel szemben, és milyen jövőbeli lehetőségek rejlenek a nanomedicina ezen területében.
A Wall Street Journal jelentései szerint a Qualcomm nemrégiben megkereste az Intelt egy potenciális felvásárlással kapcsolatban, ami sokkolta a félvezetőipart és jelentős ingadozásokat okozott mindkét vállalat részvényárfolyamában. Ez a váratlan lépés alapjaiban rengetheti meg a technológiai szektort, és új erőviszonyokat hozhat létre a chipgyártás világában.
Az Oracle társalapítója, elnöke és technológiai igazgatója (CTO), Larry Ellison nemrégiben részletezte a vállalat ambiciózus mesterséges intelligencia terveit. Ezek között szerepelnek az élvonalbeli mesterséges intelligencia képességekbe történő potenciálisan hatalmas beruházások, valamint a nukleáris energiával működő hatalmas adatközpontok építésének vizsgálata, jelezve az Oracle azon szándékát, hogy agresszívan versenyezzen a gyorsan fejlődő mesterséges intelligencia területén.
.webp)
Képzeljük el, hogy van egy mágikus homokóránk, amely azonnal megáll, amint ránézünk, de újra folyni kezd, amint elfordítjuk a tekintetünket. Ez a furcsa viselkedés nagyon hasonlít ahhoz, amit a kvantumfizikusok kvantum Zénón-effektusnak neveznek. Ez a jelenség azt mutatja, hogy a gyakori mérések képesek "befagyasztani" egy kvantumrendszert azáltal, hogy ismételten összeomlasztják annak hullámfüggvényét, így megakadályozva annak fejlődését vagy bomlását. De mit is jelent ez pontosan, és miért olyan izgalmas a tudósok számára?