Процессоры

Что можно собрать на основе микроконтроллеров RISC-V? Открытая архитектура уже достаточно развита, чтобы в короткие сроки реализовать с ее помощью интересные прототипы для разных сфер применения — причем с потенциалом для дальнейшего развития. В статье мы разберем несколько таких проектов, которые удалось подготовить в сжатые сроки. Каждый из них занял у создателей — еще начинающих специалистов — всего пару недель.

Ссылка на первоисточник: https://semianalysis.com/2025/06/23/nvidia-tensor-core-evolution-from-volta-to-blackwell/

В нашей статье AI Scaling Laws конца прошлого года мы обсудили, как несколько стеков законов масштабирования ИИ продвигают индустрию ИИ вперед, обеспечивая больший, чем закон Мура, рост возможностей модели, а также соразмерно быстрое снижение удельных затрат на токены. Эти законы масштабирования обусловлены оптимизацией и инновациями обучения и инференса, но достижения в вычислительных возможностях, выходящих за рамки закона Мура, также сыграли решающую роль.

В статье AI Scaling Laws, мы пересмотрели десятилетние дебаты о масштабировании вычислений, вспоминали о конце масштабирования Деннарда в конце 2000-х годов, а также конец классического закона Мура, когда темп уменьшения стоимости транзистора снизился к концу 2010-х годов. Несмотря на это, вычислительные возможности продолжали улучшаться быстрыми темпами, при этом эстафета была передана другим технологиям, таким как Advanced Packaging, 3D-stacking, новые типы транзисторов и специализированные архитектуры, такие как GPU. 

Несколько лет назад у меня на прошлой работе состоялась интересная дискуссия с коллегой из отделения микроэлектроники. Его посыл заключался в том, что производительность в инференсе нейронных сетей на GPGPU от NVIDIA превосходит наше решение в связи с использованием более продвинутого тех. процесса, более высоких тактовых частот и из-за большей площади кристалла. Как программист, я не мог с этим согласиться, но на тот момент ни у кого не было времени и желания проверить эту гипотезу.

Недавно в разговоре с уже нынешними коллегами мне вспомнилась эта дискуссия и я решил довести это до конца. Для этого был подобран ближайший аналог от NVIDIA с точки зрения микроэлектроники: фабрика, тех.процесс, площадь кристалла и потребляемая мощность. В результате была выбрана видеокарта GT730 и произведено сравнение с устройством NM Card от НТЦ Модуль.

Архитектура RISC-V продолжает набирать обороты, но вокруг нее, как и вокруг любой новой и перспективной технологии, роятся мифы и недопонимания. Многие из этих заблуждений настолько укоренились, что мешают объективной оценке ее потенциала и ограничений. В этой статье мы разберем десять самых распространенных на сегодня мифов о RISC-V. Наш анализ опирается на фундаментальные принципы и подходы, изложенные в классическом труде "Компьютерная архитектура: Количественный подход" (Computer Architecture: A Quantitative Approach), в частности, используя логику разделов "Ошибки и подводные камни". Давайте посмотрим, почему эти убеждения ошибочны и что стоит за ними на самом деле. Всем интересующимся - добро пожаловать под кат!

Невероятно, но это сказала Анджелина Джоли. Шёл 1995-й год. Представьте Джоли — ни волос, ни актёрского опыта — в роли подростка-хакерши в фильме «Хакеры». Не так уж много людей смотрели этот фильм. Ещё меньше людей оценили его актуальность. «„Хакеры“ ужасно раздражающие, — писал в то время журнал Entertainment Weekly, — ведь в них воплотился „мистический образ ребёнка за компьютером как элитарного бунтаря, которую сейчас пропагандируют журналы вроде WIRED“». Тридцать лет спустя Entertainment Weekly больше не издаёт журнал, а WIRED издаёт, и «Хакеры» входят в число основополагающих документов цифровой эпохи. Когда я в последний раз видел фильм, его проецировали на стену бара для крутых подростков, расположенного на соседней улице от моего дома.

Но самое невероятное не в этом. Невероятно, опять же, то, что сказала Джоли. Про будущее. В середине фильма «Хакеры» она наблюдает, как её возлюбленный (его играет Джонни Ли Миллер, за которого она позже выйдет замуж в реальной жизни) увлечённо печатает на ноутбуке нового поколения. «У него убийственная частота обновления», — говорит Миллер, учащённо дыша. Джоли отвечает: «Чип P6. Втрое быстрее, чем Pentium». Теперь Миллер действительно на взводе. Тогда Джоли наклоняется вперёд и в том самом крупном плане, который вскоре сделает её всемирно известной, говорит следующее: «Архитектура RISC изменит всё».

Каждый охотник желает знать, где сидит фазан, а каждый бюджетный геймер, совершенно того не желая, живет в вечном поиске компромиссов. Ведь производительность сборки почти всегда прямо пропорциональна цене компонентов, которые лежат в ее основе. А когда денег немного, прямо скажем, особо не развернешься. Поэтому остается жить и надеяться на удачу. Интересно, тянет ли на эту роль новый процессор Ryzen 5 5500X3D?

На протяжении вот уже многих лет рынок процессоров для ПК является биполярным и принадлежит только Intel и AMD. Эти компании контролируют почти всю индустрию, изредка уступая место какому-нибудь ARM-решению в нишевых продуктах. Но теперь ситуация может поменяться. NVIDIA решила сделать собственные процессоры для обычных компьютеров и ноутбуков. И, судя по утечкам, она настроена крайне серьезно.

Можно выделить два направления развития инфраструктуры квантовых вычислений: больше кубитов или больше чипов, объединенных в сеть. Посмотрим, кто занимается такими проектами и что в целом происходит с квантовыми коммуникациями в мире.

В последнее время я много работал с TPU и мне было интересно наблюдать такие сильные различия в их философии дизайна по сравнению с GPU.

Главная сильная сторона TPU — это их масштабируемость. Она достигается благодаря и аппаратной (энергоэффективности и модульности), и программной стороне (компилятору XLA).

Общая информация

Если вкратце, то TPU — это ASIC компании Google, делающий упор на два фактора: огромную производительность перемножения матриц + энергоэффективность.

Их история началась в Google в 2006 году, когда компания впервые начала размышлять о том, что же ей стоит реализовывать: GPU, FPGA или специализированные ASIC. В те времена было лишь несколько областей применения, в которых требовалось специализированное оборудование, поэтому было решено, что потребности компании можно удовлетворить при помощи незадействованных вычислительных ресурсов (compute) CPU её крупных датацентров. Но в 2013 году ситуация изменилась: функция голосового поиска Google начала использовать нейросети, и по расчётам для её реализации потребовалось бы гораздо больше compute.

Перенесёмся в настоящее: сегодня TPU лежат в основе большинства ИИ-сервисов Google. Разумеется, сюда включены обучение и инференс Gemini и Veo, а также развёртывание моделей рекомендаций (DLRM).

Давайте начнём разбирать внутренности TPU с самого нижнего уровня.

Итак, анализ возможных вариантов архитектуры AI-процессора и мотивация выбора GPGPU были изложены в Части 1. Но в чём секрет такого успеха GPGPU в техническом разрезе? Давайте попробуем немного углубиться в данную тему.

Теория

Для начала зададимся вопросом – а каков вообще теоретический предел идеального AI-вычислителя? Допустим, мы магическим образом определили оптимальную микроархитектуру и идеально её спроектировали. Можно ли определить, какова будет производительность такого решения?

Хорошая новость заключается в том, что это возможно, но при соблюдении следующих условий:

В 2025 году AMD удивила всех, выпустив процессор Ryzen 5 5500X3D для сокета AM4, которому исполнилось целых девять лет. Для отрасли разработки и производства электроники это вечность. Казалось, AM4 давно уступил место AM5, так что новых чипов под старый сокет ждать не стоит. Но, как видим, AMD не забывает и тех, кто держится за проверенные сборки.

Это хорошая новость: теперь можно модернизировать систему без полной замены компонентов. Достаточно установить новый процессор, сохранив прежнюю материнскую плату и оперативную память, и сборка снова выходит на актуальный уровень производительности. Давайте разберем, что за зверь этот Ryzen 5 5500X3D, почему его выход важен и сколько еще AM4 будет радовать геймеров и энтузиастов.

Системы Lockstep — это отказоустойчивые компьютерные системы, которые выполняют один и тот же набор операций одновременно и параллельно.

Происходит избыточность (дублирование), которое позволяет обнаруживать и исправлять ошибки: выходные данные операций Lockstep можно сравнить, чтобы определить, произошла ли ошибка.

Пока большинство из нас только осваивают возможности процессоров Arrow Lake и Lunar Lake, а также учатся мириться с их недостатками, Intel занимается подготовкой чего-то совершенно нового. На выставке Computex 2025 в Тайбэе компания не просто анонсировала, а в живую показала рабочие системы на базе Panther Lake. Что это за зверь такой, и действительно ли он настолько хорош, как нам обещают? Давайте разбираться.

Кремний правит IT-миром уже полвека, но сегодня даже самые продвинутые чипы всё чаще сталкиваются с пределами: тепловые ловушки, токи утечки и борьба за каждый дополнительный гигагерц превращается в разработку на грани фола на грани физики. Частотная гонка больше не спасает — теперь в фокусе многоядерные архитектуры, вертикальная упаковка и поиски замены кремнию.

Почему классические технологии больше не тянут, как новые подходы формируют будущее вычислений — и что это значит для разработчиков? Детали внутри.

Еще несколько лет назад казалось, что на рынке процессорных архитектур перемен не будет: x86 прочно удерживал серверы и десктопы, а ARM доминировал в мобильных устройствах и в микроконтроллерной отрасли. Все новые инициативы выглядели либо нишевыми, либо обреченными на маргинальное существование. Но постепенно стало заметно: всё чаще в новостях упоминается странная аббревиатура — RISC‑V. То NVIDIA заявляет о поддержке, то Huawei инвестирует в разработку процессоров на его основе, то стартапы один за другим анонсируют новые решения, основанные на открытой архитектуре.

RISC‑V за десятилетие прошел путь от академического проекта до реальной альтернативы закрытым стандартам. И его преимущества — открытость, гибкость, отсутствие лицензионных отчислений — сегодня оказываются особенно важными на фоне глобальных технологических и политических изменений.

Россия не осталась в стороне от этой тенденции: для координации усилий по развитию отечественных технологий на базе RISC‑V был создан Российский альянс RISC‑V и настало время представиться и рассказать о том, кто мы такие, как создавался Альянс, кто стоял у истоков его создания и почему эта инициатива важна для технологической независимости страны. Погрузимся в историю и узнаем, основные цели Альянса, его ключевые направления деятельности и рассмотрим наиболее интересные проекты, реализуемые с использованием открытой архитектуры, которая объединила ведущие IT‑компании России.

У вас есть мобильное устройство с процессором RISC-V? Вопрос странноватый, но ответ может быть сложнее, чем кажется. Например, архитектуру RISC-V использует чип безопасности в Google Pixel 6. Конечно, процессоры смартфонов в основном задействуют архитектуру ARM — созданную, кстати, по принципам архитектуры сокращенного набора команд (RISC, Reduced Instruction Set Computer). Зачем же здесь RISC-V? Далее мы рассмотрим этот вопрос и оценим, насколько сама архитектура готова к такому применению.

Компания «Мотив НТ» из Новосибирска, которая разрабатывает системы технического зрения и аппаратные решения для их работы, выложила open-source код для создания, обучения и использования импульсных нейронных сетей. В основе разработки платформа KNP с программным пакетом и эмулятором нейроморфного процессора AltAI-1. Это позволяет разрабатывать и тестировать алгоритмы для работы на нейроморфном «железе».