Основные статьи:
Нейроморфные процессоры
Основная статья: Нейроморфные процессоры
Хроника
2024
Представлен первый в мире языковой процессор. Он произведет революцию на рынке ИИ
В конце февраля 2024 года стартап Groq представил специализированный процессор LPU (Language Processing Unit), предназначенный для ускорения работы больших языковых моделей (LLM). Ожидается, что изделие произведет революцию на рынке искусственного интеллекта. Подробнее здесь.
Выпущена заточенная под ИИ память. Она на 50% быстрее и плотнее аналогов
27 февраля 2024 года компания Samsung анонсировала память с высокой пропускной способностью HBM3E нового поколения, которая предназначена для использования в системах искусственного интеллекта. Изделия, как утверждается, более чем на 50% превосходят ранее выпущенные аналогичные продукты по скорости передачи данных и емкости. Подробнее здесь.
2023: Глобальные продажи ИИ-чипов за год выросли до $53,66 млрд
По итогам 2023 года глобальная выручка от поставок чипов искусственного интеллекта достигла $53,66 млрд. В перспективе в данном сегменте ожидается стремительный рост, о чем говорится в исследовании Gartner, результаты которого обнародованы 29 мая 2024 года.
Аналитики отмечают, что росту спроса на ускорители с графическими процессорами (GPU) и на специализированные акселераторы способствует стремительное развитие сервисов генеративного ИИ (ГенИИ). Такие аппаратные решения востребованы в центрах обработки данных (ЦОД) и на облачных площадках. Вместе с тем появляется все больше компьютеров, оснащенных нейропроцессорным блоком (NPU) для ускорения операций, связанных с ИИ.
По мнению Gartner, в 2024 году глобальные продажи ИИ-чипов достигнут $71,25 млрд, поднявшись на 33% по отношению к 2023-му. А в 2025-м затраты в рассматриваемом сегменте могут достичь $91,96 млрд. В исследовании сказано, что в 2024 году ИИ-ускорители для серверов обеспечат приблизительно $21 млрд выручки. На ИИ-чипы для компьютерной электроники придется $33,4 млрд, или около 47% в общем объеме рынка. Еще примерно $7,1 млрд принесут ИИ-изделия для автомобильных систем, около $1,8 млрд — решения для бытовой электроники.
По состоянию на 2024 год основную часть вычислительных нагрузок ИИ в дата-центрах выполняют ускорители на основе GPU. Вместе с тем все основные гиперскейлеры, включая AWS, Google, Meta (признана экстремистской организацией; деятельность на территории Российской Федерации запрещена) и Microsoft, инвестируют в разработку собственных чипов, оптимизированных для ИИ. Хотя создание таких изделий обходится дорого, использование специализированных решений может повысить эффективность работы сервисов, а также снизить затраты на предоставление пользователям услуг на основе ИИ.Как формировался Рунет и развивалась его инфраструктура. Спецпроект TAdviser к 30-летию российского сегмента всемирной сети 
О быстром расширении глобального рынка ИИ-чипов также говорят аналитики Market.us Scoop. По их оценкам, объем отрасли в 2023 году достиг примерно $23 млрд (цифры отличаются от значений Gartner в связи с иной методикой подсчета). В дальнейшем ожидается показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на уровне 31,2%. В результате, к 2033-му расходы могут подняться до $341 млрд.
Среди ключевых факторов, способствующих росту поставок ИИ-чипов, специалисты Market.us Scoop называют интеграцию технологий ИИ в мобильные и бытовые устройства (смартфоны, технику для умного дома и пр.), развитие периферийных вычислений, достижения в архитектуре нейронных сетей, необходимость повышения энергетической эффективности ИИ-платформ, квантовые вычисления, а также расширение сферы применения ИИ в целом.
С другой стороны, существуют определенные проблемы. Существенным препятствием является технологическая сложность проектирования и производства ИИ-чипов. Еще одна проблема заключается в интеграции таких изделий в существующие системы и инфраструктуры. Кроме того, разработчикам приходится решать вопросы совместимости различных компонентов, а также создавать специализированное программное обеспечение, способное в полной мере раскрыть потенциал ИИ-чипов.
В целом, подчеркивают аналитики, чипы ИИ играют важную роль в стимулировании инноваций. Они позволяют разрабатывать новые модели и приложения искусственного интеллекта, способствуя прогрессу в таких областях, как создание перспективных лекарств, мониторинг окружающей среды, технологии умного города и пр. Внедрение ИИ-чипов также способствует экономическому росту благодаря созданию новых рынков.[1][2]
2022: Индусы создали процессор, который в 100 раз быстрее GPU для дата-центров
2 февраля 2022 года индийская компания Qpisemi анонсировала продажи процессоров специально для приложений, связанных с искусственным интеллектом, - AI 2.0. Они, как утверждают разработчики, в 100 раз мощнее GPU, используемых в дата-центрах. Предполагается, что данная технология будет способствовать развитию технологии в области биоинформатики, открытия лекарств, моделирования машинного интеллекта и оптимизации производства. Подробнее здесь.
2020: Создан самый мощный процессор для искусственного интеллекта. В нём триллион транзисторов и 381 тыс. ядер
В конце ноября 2020 года инженеры Cerebras представили самый мощный процессор для искусственного интеллекта c 381 тыс. ядер. Это решение уже начало использоваться клиентами компании. Подробнее здесь.
2019: Intel презентовала Nervana Neural Network Processors для обучения нейронных сетей
13 ноября 2019 года компания Intel представила ускорители Intel Nervana Neural Network Processors (NNP) для обучения нейронных сетей (NNP-T1000) и для построения логических выводов (NNP-I1000). Эти первые специализированные микросхемы (ASIC) Intel для решения сложных задач машинного обучения с хорошей масштабируемостью и эффективностью предназначены для заказчиков, развивающих облачные технологии и центры обработки данных. Кроме того, Intel представила поколение визуальных процессоров (Vision Processing Unit или VPU) Intel Movidius Myriad для обработки медиа-данных на периферийных устройствах, создания автономных систем компьютерного зрения и построения логических выводов. Подробнее здесь.
2018
Intel планирует потеснить Nvidia на рынке чипов для нейронных сетей
По состоянию на 2018 год практически все приложения, так или иначе связанные с нейронными сетями, работают на серверах компании Nvidia, а если иных, то все равно на GPU Nvidia. Но есть серьезный шанс на то, что усилиями Intel монополия Nvidia будет нарушена. Конкурентом, способным потеснить, а может быть даже и сместить GPU с позиции лидера, станут новые, не имеющие аналогов процессоры Intel Nervana Neural Network Processor (NNP). В них, как следует из названия, реализована интеллектуальная собственность, приобретенная Intel вместе с компанией Nervana в 2016 году (подробнее).
Amazon разрабатывает ИИ-чипы
В феврале 2018 года стало известно о разработке компанией Amazon собственных чипов. Они ориентированы на вычислительные задачи, связанные с искусственным интеллектом (ИИ). Подробнее здесь.
