英特尔设想未来处理器是由紧凑的专用模块构建的,每个模块都针对不同的计算任务进行了优化。
英特尔希望通过近日在旧金山举行公布的三项新技术来实现这一目标,其中最引人关注的是英特尔所谓的Omni-Directional Interconnect(ODI),这项技术让工程师能够以类似乐高的方式构建芯片。
如今大多数处理器采用的是单片设计,晶体管和支撑元件都被蚀刻成独立的单个硅芯片,芯片行业几十年来一直采用这种方法,但现在摩尔定律的终结使得提高处理速度变得更加困难了,因此半导体制造商需要利用新的策略来满足买家的期望。
这就是ODI的用武之地。ODI技术消除了单个芯片上实现所有功能的需要,使工程师能够利用英特尔所谓的小芯片模块组装处理器。
这种方法的一个好处是具有灵活性。ODI让英特尔能够将通常单独出售的不同芯片进行混搭,成为功能强大、高度定制的处理器,并针对特定应用进行优化。ODI的另一个优点是有助于降低制造成本,如果模块化处理器中的一个小芯片有缺陷,只需要丢弃它并更换为另一个小芯片就行了,而不需要废弃掉整个处理器。
ODI技术通过融合英特尔现有的两种技术来实现这种模块化,首先是EMIB,可以像拼图一样连接多个小芯片,而另一个是Foveros,允许小芯片以三维结构彼此堆叠。
ODI技术在设计上有了重大提升,让英特尔大大增加了小芯片之间传输能量和数据的电子连接,这使得ODI带来了更高的带宽和更低的延迟,同时释放了更多空间可容纳更多晶体管。
除了ODI技术之外英特尔还推出了其他两项新技术,一个是Co-EMIB,一种连接Foveros处理器(由垂直堆叠芯片组堆叠组成)的方法,另一个是MDIO,是对某些英特尔处理器交换数据接口的改进。英特尔称MDIO让带宽密度提高到是目前技术的两倍多。
英特尔的模块化三维芯片可能将在可预见的未来投入市场。英特尔曾在12月的时候表示,希望最早在今年开始出货基于Foveros的模块化处理器。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。