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2024-08-26 22:25:00
Intel のシステムオンチップ設計担当シニア プリンシパル エンジニアである Arik Gihon が、Intel の最新データセンター チップである Lunar Lake の設計について聴衆に説明します。
ZDNETのティアナン・レイ
処理専用チップを作る科学と工学 人工知能 今週スタンフォード大学で開催される、参加者の多いチップカンファレンスから判断すると、チップ業界は相変わらず活気に満ちている。 ホットチップス。
今年で 36 年目を迎える Hot Chips ショーには 1,500 人の参加者が集まり、その半数以上がオンライン ライブ フィード経由で参加し、残りはスタンフォード大学のメモリアル オーディトリアムで参加します。このショーは数十年にわたり、Intel、AMD、IBM など多くのベンダーの最先端のチップに関する議論の場となっており、企業がこのショーを利用して新製品を発表することもよくあります。
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今年のカンファレンスには、世界中から 100 件を超える発表の応募がありました。最終的に、2 日間のカンファレンス形式に収まるのとほぼ同じ数である 24 件の講演が採用されました。日曜日には 2 つのチュートリアル セッションが行われ、月曜日と火曜日には基調講演が行われました。また、13 のポスター セッションもあります。
ステージ上の技術講演やポスター発表は、非常に技術的で、エンジニア向けです。聴衆は、まるで自分のオフィスでセッションを受けているかのように、ラップトップや複数のスクリーンを広げる傾向があります。
参加者は、あたかも仮設オフィスであるかのように、ノートパソコンを設置して陣取る傾向があります。
ZDNETのティアナン・レイ
Hot Chips 2024の参加者
ZDNETのティアナン・レイ
月曜日午前のセッションでは、データセンター向けの Qualcomm の Oryon プロセッサと Intel の Lunar Lake プロセッサに関するプレゼンテーションが行われ、満員の聴衆が集まり、多くの質問が寄せられました。
近年、ニューラルネットワーク形式の AI をより効率的に実行できるように設計されたチップに大きな注目が集まっている。今年のカンファレンスでは、OpenAI のハードウェア責任者である Trevor Cai 氏が「予測可能なスケーリングとインフラストラクチャ」について基調講演を行った。
OpenAI のインフラストラクチャ エンジニアである Trevor Cai が、OpenAI が当初から注力してきたコンピューティング能力の向上による予測可能なスケーリングの利点について説明します。
ZDNET の Tiernan Ray 氏 ZDNET の Tiernan Ray 氏
OpenAIのコンピューティングインフラの構築に時間を費やしてきたCai氏は、 チャットGPT これは同社が「次の単語をより正確に予測するために何年も何十億ドルも費やした」結果である。それが「ゼロショット学習」などの一連の能力につながった。
「それがうまくいくとどうやってわかったのか？」と蔡氏は修辞的に尋ねた。それは、使用される計算の「べき乗法則」として能力が予測通りに増加できることを示す「スケーリング法則」があるからだ。計算が倍増するたびに、精度は「縮小不可能な」エントロピーに近づく、と氏は説明した。
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「これが、私たちが投資し、コンピューターの大規模なクラスターを構築できる理由です」と蔡氏は語った。スケーリング曲線に沿って進み続けるには「大きな逆風」があると蔡氏は語った。オープンAIは、非常に困難なアルゴリズムの革新に取り組まなければならないだろうと同氏は語った。
ハードウェアに関しては、「こうした大規模なクラスターにかかる費用とエネルギーコストは、フリーキャッシュフローを最も多く生み出す企業にとっても大きなものとなる」とCai氏は述べた。
会議は火曜日も続き、Advanced Micro Devices や新興企業の Cerebras Systems などによるプレゼンテーションが行われます。
#OpenAIIntelQualcommが伝説のHot #ChipsカンファレンスでAIコンピューティングについて語る