Бритва Оккама, принцип, часто формулируемый как «самое простое объяснение обычно является лучшим», — одна из самых распространенных и практичных эвристик в человеческом мышлении.
Термин «сингулярность» вышел за рамки узкоспециализированного научного дискурса, став повторяющимся мотивом в популярной культуре, активно представленным в фильмах, новостных статьях и публичных дебатах. Часто изображаемый с драматическим размахом, он вызывает образы вышедшего из-под контроля искусственного интеллекта и кардинально изменившегося человеческого существования. Хотя иногда концепция и сенсационализируется, лежащая в ее основе идея заслуживает серьезного рассмотрения, особенно по мере ускорения прогресса в области искусственного интеллекта (ИИ).
Теория игр, математическая модель принятия стратегических решений, оперирует множеством понятий, помогающих понять динамику взаимодействий. Одним из важнейших и наиболее часто упоминаемых является игра с нулевой суммой. Эта концепция описывает ситуации, когда выигрыш одного участника неизбежно означает проигрыш другого, а общая «выгода» остается постоянной, то есть равной нулю. Игры с нулевой суммой являются фундаментальными моделями конкуренции и конфликта и актуальны во многих областях, от спорта и экономики до политики.
Вы когда-нибудь задумывались, почему современные технологии, призванные облегчить нашу жизнь и сэкономить время, на самом деле не приводят к увеличению свободного времени? Почему мы работаем столько же, а может, и больше, чем наши бабушки и дедушки, несмотря на то, что нас окружают стиральные и посудомоечные машины, компьютеры и смартфоны? Ответ кроется в явлении, замеченном еще во времена Промышленной революции, которое называется Парадоксом Джевонса.
Обратная польская запись (ОПЗ) — это эффективный метод вычисления математических выражений, отличающийся размещением операторов после операндов. Такой подход позволяет отказаться от использования скобок, упрощая и проясняя процесс вычислений. Хотя на первый взгляд это может показаться непривычным, использование ОПЗ значительно ускоряет выполнение операций, особенно в компьютерных системах и программируемых калькуляторах.
Многие до сих пор ассоциируют видеокарты в первую очередь с играми, однако GPU способны на гораздо большее. Благодаря своей архитектуре они отлично подходят для параллельных вычислений, что необходимо для обучения и запуска моделей глубокого обучения. Задумайтесь: современная большая языковая модель (LLM) имеет миллиарды параметров, и всеми этими параметрами нужно управлять одновременно. Такая параллельная обработка данных – истинная сила GPU, в то время как традиционные CPU (центральные процессоры) в этом отношении отстают.
На протяжении эволюции устройств хранения данных появилось множество технологий подключения, которые привнесли революционные изменения как в скорости, так и в эффективности. Соединения SATA, SAS и M.2 являются одними из наиболее распространенных решений на сегодняшний день, но для чего они используются и чем отличаются?
Эффективная работа больших языковых моделей (БЯМ) в значительной степени зависит от правильного хранения и обработки их весов. Выбор числового формата напрямую влияет на требования модели к памяти, скорость вычислений и точность. Со временем формат FP32 постепенно уступает место FP16 и BF16 в задачах обучения, а для оптимизации вывода все чаще используются INT8 и даже квантованные форматы с еще меньшей разрядностью.
Стремительное развитие больших языковых моделей (БЯМ) ставит новые задачи в области вычислительной техники. Важнейший вопрос для меня – как показывают себя GPU при работе с этими моделями. В этой статье я намерен рассмотреть производительность различных GPU через призму концепций TFLOPS (триллионы операций с плавающей точкой в секунду) и TOPS (триллионы операций в секунду). Я представлю возможности отдельных моделей в наглядной таблице, дополнив ее краткими пояснениями.
Цены на видеокарты уже несколько лет заоблачные, и это связано со сложными, взаимосвязанными причинами. Часто одна только видеокарта высокого класса (GPU) может стоить дороже, чем все остальные компоненты компьютера вместе взятые, что подчеркивает, насколько значительной стала их цена.
Скорость передачи данных играет ключевую роль в производительности современных компьютеров. Интерфейсы USB и PCIe развивались на протяжении десятилетий, обеспечивая все более быструю и эффективную связь между устройствами. В этой статье я рассмотрю скорости этих соединений и их эволюцию на протяжении поколений.
Производительность современных компьютеров в значительной степени зависит от скорости и типа используемой памяти. Память DDR, GDDR и HBM оптимизирована для различных целей, будь то основная системная память для процессоров, память для видеокарт или задачи, требующие вычислений с высокой пропускной способностью. В этой статье я сравниваю скорости и ключевые параметры этих типов памяти.
Существует много недопониманий относительно скоростей различных стандартов передачи данных и хранения компьютерных данных (например, USB, SATA, DDR, PCIe, Ethernet и т. д.). Поэтому я создал несколько сводных описаний и таблиц, охватывающих основные стандарты и их скорости.
В современном цифровом мире скорость сети – это ключевой параметр, определяющий нашу повседневную жизнь: от онлайн-общения и игр до видеоконференций и обычного просмотра веб-страниц. Проводные (Ethernet) и беспроводные (Wi-Fi) сети прошли огромный путь развития за последние десятилетия. Если в 90-е годы скоростью считались считанные мегабиты в секунду, то сегодня гигабитные скорости доступны даже дома.
Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3, LLaMA или PaLM, представляют собой нейронные сети огромного размера. Их размер обычно характеризуется количеством параметров (например, 7b, 14b, 72b, что означает 7 миллиардов, 14 миллиардов, 72 миллиарда параметров). Параметр — это, по сути, значение веса или смещения внутри сети. Эти параметры изучаются в процессе обучения и в совокупности представляют собой «знания» модели, определяя, как она обрабатывает информацию и генерирует выходные данные. Современные LLM обладают миллиардами, а иногда и сотнями миллиардов параметров.
В последние годы революция в области искусственного интеллекта привела к появлению новых игроков и интересных технологических решений в полупроводниковой промышленности. Одной из самых многообещающих компаний является Cerebras Systems, калифорнийский стартап, недавно объявивший о своем намерении выйти на биржу.
Разработка магнитных нанороботов может открыть новые горизонты в лечении аневризм головного мозга. Эти микроскопические, высокоточные устройства предназначены для доставки необходимых лекарств непосредственно к очагу проблемы, потенциально сводя к минимуму осложнения и неотъемлемые риски традиционных хирургических процедур. В этой статье рассматривается, как работают эти нанороботы, их преимущества перед традиционными методами и будущие возможности в этой передовой области наномедицины.
Согласно сообщениям The Wall Street Journal, появившимся ранее в этом году, Qualcomm недавно изучала возможность приобретения Intel, что стало сенсацией в полупроводниковой отрасли и вызвало значительные колебания цен на акции обеих компаний. Этот неожиданный, хотя и весьма спекулятивный шаг, мог бы коренным образом изменить технологический сектор и установить новый баланс сил в мире производства чипов.
Сооснователь, председатель совета директоров и технический директор (CTO) Oracle, Ларри Эллисон, недавно подробно рассказал об амбициозных планах компании в области искусственного интеллекта. Эти планы включают потенциально крупные инвестиции в передовые возможности ИИ и изучение возможности строительства огромных дата-центров, работающих на ядерной энергии, что свидетельствует о намерении Oracle агрессивно конкурировать в быстро развивающейся сфере ИИ.
Компания OpenAI, находящаяся в авангарде исследований и разработок в области искусственного интеллекта (ИИ), вновь оказалась в центре внимания. В рамках рекордной сделки по финансированию, заключенной в октябре 2024 года, компания привлекла 6,6 миллиарда долларов посредством конвертируемых нот, что катапультировало ее оценку до ошеломляющих 157 миллиардов долларов. Этот шаг является не только одним из крупнейших привлечений капитала в истории Кремниевой долины, но и явным сигналом непоколебимой уверенности инвесторов в будущее ИИ и лидирующую роль OpenAI. Однако это происходит в то время, когда компания борется с огромными операционными расходами, жесткой конкуренцией и значительными внутренними преобразованиями.