中国科学院は米国のAIチップの伝統的な利点を打ち破り、中国のチップ産業に新たな発展の道を切り開く大きな進歩を遂げた。
21 世紀の技術競争において、半導体技術は、国の経済力と世界的な競争力を決定する上で重要な役割を果たします。米国は常に半導体技術の世界的リーダーであり、この分野での中国の発展を制限するために懸命に取り組んできた。しかし、中国はひるむことなく、高い技術力と可能性を示してきた。中国科学院 (CAS) は、関連半導体分野で大きな進歩を遂げ、超高集積光畳み込みプロセッサの開発に成功しました。この成果は世界中で幅広い注目と賞賛を集めており、AIチップ分野における米国の優位性に対する直接的な挑戦となっています
光畳み込みプロセッサとは何ですか?その利点は何ですか?なぜアメリカの AI チップ神話を覆すことができるのでしょうか?まずは簡単に見てみましょう
光畳み込みプロセッサは、光信号を使用して計算を実行する革新的なチップです。ディープラーニングや人工知能の分野では、光畳み込みプロセッサが中心的な役割を果たし、大量の画像、音声、ビデオなどのデータを処理できます。従来の電子計算チップと比較して、光畳み込みプロセッサは計算速度が速く、エネルギー消費が低くなります。超高度に統合された光畳み込みプロセッサは、光コンピューティング技術と畳み込みプロセッサを組み合わせ、前例のないコンピューティングの可能性をもたらします
中国科学院は、彼らが開発した超高集積光畳み込みプロセッサは、計算速度の点でNVIDIAのA100をはるかに上回り、1.5倍から10倍の範囲で速度が向上したと述べた。さらに、チップの消費電力も少なく、生産要件も低くなります。これは、人工知能アプリケーションにおいて、このチップがより高速、より省電力、より安価でより小型のコンピューティング効果を達成できることを意味します
NVIDIA は世界最大の GPU メーカーの 1 つであり、最も先進的な AI チップのサプライヤーの 1 つです。同社の A100 チップは、クラウド コンピューティング、データ センター、スーパーコンピューターなどの分野で広く使用されており、市場で最も強力な AI チップの 1 つです。しかし、中国科学院の光畳み込みプロセッサは、NvidiaのA100よりも計算速度がはるかに速いため、NvidiaのA100に強い影響を与えました
中国科学院の光畳み込みプロセッサーで重要なことは、ハイエンドのフォトリソグラフィー機械を必要とせずに製造できることです。現在、世界で最も先進的なリソグラフィー装置はオランダの ASML 社が所有しているため、これは中国にとって大きな利点です。しかし、米国は中国の半導体技術開発の生命線を遮断することを狙い、ASMLが中国にハイエンド露光装置を販売するのを阻止するためにさまざまな措置を講じている。中国科学院は光畳み込みプロセッサの開発に成功し、新世代半導体技術分野における中国の独自の革新能力を証明し、中国が外部技術への依存から脱却する新たな道を切り開く
中国科学院が達成したこの進歩は、半導体技術分野における中国の長期的な努力の結果です。米国の技術封鎖と研究開発の巨大な圧力に直面して、中国科学院とその研究チームは、最終的にこの大きな進歩を達成するまで、絶え間なく綿密な研究を実施し、新しい技術の道を模索してきました。この画期的な技術は、先見の明のある技術であるだけでなく、実用化においても大きな価値を示します。それは中国の人工知能の発展を促進するだけでなく、世界の技術の進歩と人類の福祉の向上にも貢献します
中国の技術革新能力は徐々に向上しており、それは中国科学院の光畳み込みプロセッサによって確認できます。このプロセッサは多くの科学研究成果の典型的な例であり、中国と世界トップレベルとの差が徐々に縮まりつつあることを象徴している。さらに、中国は他の分野でも科学研究で画期的な進歩を遂げ続けています。例えば、ハルビン工業大学はEUVリソグラフィー装置の3つのコア技術で大きな進歩を遂げ、ファーウェイは超電導量子技術の特許を発表し、中国科学院は3200MPa超鋼の開発に成功し、SMICの月産能力はチップ数も1億7000万を超えました。これらすべての成果は、中国が科学技術の分野で探究し、突破し、超え続けていることを示しています
中国の半導体産業の発展の歴史を振り返ると、その過程には課題や困難があったことがわかります。中国は当初、テクノロジーのトレンドを追うだけでしたが、今ではテクノロジーのリーダーとなっています。こうした成長の背後には、まさに米国や他の西側諸国が課した弾圧と制裁のおかげで、中国人民は「制裁が多ければ多いほど、我々は強くなる」のである。現在、米国からの挑戦に直面している中国は、新たな技術競争に直面する用意ができている。中国はもはやいかなる「神話」も達成不可能な目標とは考えていない。中国は今後も科学技術分野で独自の「神話」をさらに創出し、国の長期的発展と全人類の幸福にさらに貢献していくだろう。中国はこの目標を達成する自信、能力、決意を持っています
以上が中国科学院は米国のAIチップの伝統的な利点を打ち破り、中国のチップ産業に新たな発展の道を切り開く大きな進歩を遂げた。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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11月14日のニュースによると、Nvidiaは現地時間13日午前の「Supercomputing23」カンファレンスで新しいH200 GPUを正式に発表し、GH200製品ラインをアップデートしたとのことだが、このうちH200は依然として既存のHopper H100アーキテクチャをベースに構築されている。ただし、人工知能の開発と実装に必要な大規模なデータ セットをより適切に処理するために、より多くの高帯域幅メモリ (HBM3e) が追加され、大規模なモデルを実行する全体的なパフォーマンスが前世代の H100 と比較して 60% ~ 90% 向上しました。 。アップデートされた GH200 は、次世代の AI スーパーコンピューターにも搭載されます。 2024 年には、200 エクサフロップスを超える AI コンピューティング能力がオンラインになるでしょう。 H200

6月19日の台湾メディアの報道によると、Google(グーグル)は、最新のサーバー向けAIチップの開発に向けてMediaTekに協力を打診し、ファウンドリ用のTSMCの5nmプロセスに引き渡す計画であるとのこと。来年初めに量産する予定。レポートによると、情報筋は、GoogleとMediaTekの今回の協力により、MediaTekにシリアライザおよびデシリアライザ(SerDes)ソリューションが提供され、Googleが自社開発したテンソルプロセッサ(TPU)の統合を支援して、Googleが最新のサーバーAIチップをより強力に作成できるよう支援することを明らかにしました。 CPU や GPU アーキテクチャよりも優れています。業界は、Google の現在のサービスの多くは AI に関連していると指摘しており、Google は何年も前にディープ ラーニング テクノロジーに投資しており、AI の計算を実行するのに GPU を使用するとコストが非常に高いことが判明しました。

世界で最も強力な AI チップとして知られる NVIDIA H200 のデビュー後、業界は NVIDIA のより強力な B100 チップに期待し始めました。同時に、今年最も人気のある AI スタートアップ企業である OpenAI も動き始めました。より強力で複雑な GPT-5 モデルを開発します。 Guotai Junan氏は最新の調査報告書の中で、無限の性能を備えたB100とGPT5が2024年にリリースされる予定であり、メジャーアップグレードにより前例のない生産性が解放される可能性があると指摘した。同庁は、AIが急速な発展期に入り、その認知度は2024年まで続くだろうと楽観的であると述べた。前世代の製品と比較して、B100 と GPT-5 はどの程度強力ですか? NVIDIA と OpenAI はすでにプレビューを行っています: B100 は H100 より 4 倍以上高速になる可能性があり、GPT-5 は超高速を達成する可能性があります

KL730 のエネルギー効率の向上により、人工知能モデルの実装における最大のボトルネックであるエネルギーコストが解決されました。KL730 チップは、業界および以前の Nerner チップと比較して、最先端の機能をサポートしています。 nanoGPT などの軽量 GPT 大規模言語モデルを実現し、毎秒 0.35 ~ 4 テラの効率的な計算能力を提供します。AI 企業の Kneron は本日、自動車グレードの NPU と画像信号処理 (ISP) を統合した KL730 チップのリリースを発表しました。安全で低エネルギーの AI を実現 この機能は、エッジ サーバー、スマート ホーム、自動車支援運転システムなどのさまざまなアプリケーション シナリオで活用されます。サンディエゴに本拠を置く Kneron は、画期的なニューラル プロセッシング ユニット (NPU) で知られており、その最新チップ KL730 は次のことを目指しています。

世界は依然として NVIDIA H100 チップに夢中であり、AI コンピューティング能力に対する需要の高まりに応えるために狂ったように購入していますが、NVIDIA は現地時間の月曜日、他の大規模 AI モデルと比較してトレーニングに使用される最新の AI チップ H200 を静かに発売しました。前世代製品H100、H200と比べて性能が約60%~90%向上しました。 H200 は Nvidia H100 のアップグレード バージョンであり、H100 と同様にホッパー アーキテクチャに基づいており、主なアップグレードには 141 GB の HBM3e ビデオ メモリが含まれており、ビデオ メモリの帯域幅は H100 の 3.35 TB/s から 4.8 TB/s に増加しています。 Nvidia の公式 Web サイトによると、H200 は HBM3e メモリを使用する同社初のチップでもあり、このメモリはより高速で大容量であるため、大規模な言語に適しています。

元の言葉によると、次のように書き換えることができます: (Global TMT 2023年8月16日) サンディエゴに本社を置き、画期的なニューラル プロセッシング ユニット (NPU) で知られる AI 企業 Kneron は、KL730 チップのリリースを発表しました。このチップは車載グレードの NPU と画像信号処理 (ISP) を統合し、エッジ サーバー、スマート ホーム、自動車支援運転システムなどのさまざまなアプリケーション シナリオに安全で低エネルギーの AI 機能を提供します。エネルギー効率の点では、以前の Nerner チップと比較してエネルギー効率が 3 ~ 4 倍向上し、主要産業の同様の製品と比べて 150% ~ 200% 高くなります。このチップは毎秒 0.35 ~ 4 テラの実効計算能力を備え、最先端の軽量 GPT ラージをサポートできます。

Google の CEO は、AI 革命を人類の火の使用に例えましたが、現在、業界を活性化するデジタルの火、つまり AI チップを入手するのは困難です。 AI オペレーションを推進する新世代の高度なチップは、ほぼすべて NVIDIA によって製造されており、ChatGPT が爆発的に普及するにつれて、NVIDIA グラフィックス処理チップ (GPU) に対する市場の需要が供給をはるかに上回っています。チャットボットなどのAIモデル構築を支援する新興企業Laminiの共同創設者兼最高経営責任者(CEO)のシャロン・チョウ氏は、「不足しているため、鍵となるのは友人の輪だ」と述べ、「流行中のトイレットペーパーのようなものだ」と語った。このような状況により、Amazon や Microsoft などのクラウド サービス プロバイダーが ChatGPT の作成者である OpenAI などの顧客に提供できるコンピューティング パワーが制限されています。

Microsoft は、OpenAIChatGPT チャットボットを強化するような生成 AI モデルのトレーニングのコストを削減するために、AI に最適化されたチップを開発しています。 The Informationは最近、この件に詳しい2人の関係者の話として、Microsoftは少なくとも2019年からコードネーム「Athena」という新しいチップセットを開発していると伝えた。 Microsoft と OpenAI の従業員はすでに新しいチップにアクセスでき、GPT-4 などの大規模な言語モデルでチップのパフォーマンスをテストするために使用しています。大規模な言語モデルをトレーニングするには、AI が人間の会話を模倣するための新しい出力コンテンツを作成するために、大量のデータを取り込んで分析する必要があります。これは、生成 AI モデルの特徴です。数千)のA
