Ժամանակակից ձեռնարկությունները ներկայումս հայտնվել են պարադոքսալ իրավիճակում. մինչ բարձր արտադրողականությամբ արհեստական բանականության (AI) նկատմամբ պահանջարկն աննախադեպ տեմպերով աճում է, հիմքում ընկած ապարատային ենթակառուցվածքները բախվում են ֆիզիկական և տնտեսական սահմանափակումների։ Տարիներ շարունակ «հիշողության պատը»՝ պրոցեսորի արագության և հիշողությունից տվյալների ստացման արագության միջև եղած արտադրողականության բացը, հանդիսանում էր թվային փոխակերպման լուռ խոչընդոտը։ Այժմ Kepler Computing-ը՝ գաղտնիության պայմաններում աշխատող ստարտափը, հայտարարում է արմատական մոտեցման մասին. չիպերի նախագծման նորարարական եղանակ և սեփական նյութ, որոնք խոստանում են կոտրել հիշողության սակավության և գների անկայունության շրջափուլը։

Խոշոր տվյալների բազաներ կառավարող և գեներատիվ AI գործակալներ կիրառող բիզնես առաջնորդների համար սա ապարատային ճարտարագիտության մեջ պարզապես մի փոքր նշում չէ, այլ ձեռնարկության ենթակառուցվածքի սեփականության ընդհանուր արժեքի (TCO) հնարավոր շրջադարձային կետ։

Հիշողության հիերարխիայի վերաիմաստավորում

Հիշողության ավանդական կառուցվածքը բազմաշերտ հիերարխիա է՝ պրոցեսորի ներսում գտնվող գերարագ, սակայն թանկ և անկայուն SRAM-ից մինչև ավելի դանդաղ, էժան և ծավալուն պահեստային շերտեր։ Քանի որ մենք ձգտում ենք ավելի բարդ ավտոմատացման և իրական ժամանակում վերլուծությունների, այս հիերարխիան չի դիմանում ծանրաբեռնվածությանը։ Ամեն անգամ, երբ պրոցեսորը սպասում է տվյալների փաթեթի տեղափոխմանը հիշողության բլոկից, ուշացումը (latency) բիզնեսի համար ծախս է դառնում, հատկապես այն միջավայրերում, որտեղ հաճախորդների հետ աշխատող չաթ-բոտերի կամ CRM-ին ինտեգրված AI գործակալների համար պահանջվում է միլիվայրկյանից պակաս արձագանքման ժամանակ:

Kepler Computing-ի ձեռքբերումը կայանում է նրանում, որ հիմնովին փոխում է սիլիկոնային էկոհամակարգում հիշողության ինտեգրման եղանակը: Կիրառելով սեփական նյութ՝ հրաժարվելով ստանդարտ CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) գործընթացներից, որոնք տասնամյակներ շարունակ գերիշխում են ոլորտում, նրանք նպատակ ունեն փոքրացնել ֆիզիկական չափերը՝ միաժամանակ ընդլայնելով թողունակությունը: Ձեռնարկության համար հետևանքները եռակի են.

  • Ավելի բարձր խտություն. Ավելի փոքր տարածքում ավելի մեծ հզորություն տեղավորելով՝ ընկերությունները կարող են ավելի մեծ արդյունավետություն ստանալ գործող ապարատային միջոցներից՝ հետաձգելով տվյալների կենտրոնների մասշտաբային ընդլայնման անհրաժեշտությունը։
  • Կրճատված ուշացում. Հիշողության ավելի արդյունավետ ճարտարապետությունը նշանակում է, որ տվյալները ավելի քիչ ժամանակ են անցկացնում փոխանցման ընթացքում, ինչը թույլ է տալիս արագացնել խոշոր լեզվական մոդելների (LLM) հետևությունները և ավելի սահուն կատարել բիզնես գործընթացները։
  • Գների կայունություն. Շրջանցելով ստանդարտ DRAM-ի և HBM-ի (High Bandwidth Memory) սահմանափակ մատակարարման շղթաները՝ Kepler-ը հույս ունի պաշտպանվել գների այն կտրուկ աճերից, որոնք վերջին տարիներին անհանգստացնում էին տեխնոլոգիական գնումների բաժիններին։

Ապարատային նորարարության ROI-ն

CIO-ի կամ CTO-ի համար այս տեխնոլոգիայի արժեքը ոչ միայն տեխնիկական բնութագրերի մեջ է, այլև թվային երկարաժամկետ ռազմավարության վրա ունեցած դրական ազդեցության: Մենք ապրում ենք մի դարաշրջանում, որտեղ ծրագրային ապահովմամբ կարգավորվող ամեն ինչ՝ CRM աշխատանքային հոսքերից մինչև ավտոնոմ լոգիստիկա, հիմնված է ապարատային ենթակառուցվածքի արդյունավետության վրա: Երբ հիշողությունը թանկ է կամ սակավ, այն դառնում է AI-ի տեղակայման մասշտաբների կոշտ սահմանափակում:

Եթե կազմակերպությունը նախատեսում է տեղակայել հազարավոր AI գործակալներ՝ հաճախորդների հարցումները կառավարելու համար, ապա հիմքում ընկած հաշվողական ենթակառուցվածքի արժեքը կարող է դառնալ արգելակող գործոն: Kepler Computing-ի նման նորարարությունները հնարավորություն են տալիս նորմալացնել այդ ծախսերը: Նվազեցնելով կախվածությունը թանկացող ստանդարտ բաղադրիչներից՝ ընկերությունները կարող են ավելի հեշտությամբ հիմնավորել կապիտալ ներդրումները, որոնք անհրաժեշտ են ժառանգական համակարգերից դեպի լիարժեք AI-ի վրա հիմնված թվային փոխակերպում անցնելու համար:

Ավելին, այս տեղաշարժի բնապահպանական կողմը նույնպես չի կարելի անտեսել: Հիշողության արդյունավետության բարձրացումը հանգեցնում է հաշվողական հանգույցում էլեկտրաէներգիայի սպառման կրճատմանը: Քանի որ ընկերությունները շարժվում են դեպի ESG (բնապահպանական, սոցիալական և կառավարչական) ավելի խիստ թիրախներ, ապարատային միջոցները, որոնք ավելին են անում ավելի քիչ էներգիայով, դառնում են ռազմավարական ակտիվ՝ ածխածնային չեզոքության հասնելու համար՝ առանց տեխնոլոգիական ճկունությունը զոհաբերելու:

Նավարկելով դեպի հաջորդ սերնդի հաշվողական համակարգեր

Մինչ ոլորտը սպասում է այս նոր ճարտարապետությունների լայնածավալ առևտրային հասանելիությանը, բիզնես առաջնորդները պետք է սկսեն գնահատել իրենց ենթակառուցվածքային ճանապարհային քարտեզները «ապագայի համար պատրաստ» տեսանկյունից: Ընդունման միտումները հուշում են, որ հաշվողական համակարգերի ապագայում կհաղթեն ոչ թե նրանք, ովքեր գնում են առկա լուծումներից ամենաշատը, այլ նրանք, ովքեր ներդրումներ են կատարում առաջիկա տասնամյակի բարձր թողունակության պահանջների համար նախագծված ճարտարապետության մեջ:

Ղեկավարների համար եզրակացությունը պարզ է. մի՛ դիտարկեք հիշողությունը և պահեստավորումը որպես պարզ ապրանք կամ գրասենյակային գնումների խնդիր: Դրանք ձեր AI նախաձեռնությունների կենսունակության հիմքն են: Քանի որ այս նոր նյութերն ու չիպերի դիզայնը լաբորատորիաներից տեղափոխվում են տվյալների կենտրոններ