разбор · ai hardware
2.0
из 10
смотреть не обязательно — забрать выжимку и пункты
оценка машинная и частично зависит от длины ролика — спорите, открывайте оригинал
AI-чипы 2026: рост памяти и энергоэффективность для inference
AI Chip & Silicon Round-up 2026
В 2026 году рынок AI-чипов выходит из стадии зарождения с множеством новых архитектур и масштабных релизов от Qualcomm, AMD, Google, Nvidia и других. Главные тренды — рост памяти, новые подходы к памяти и повышенная энергоэффективность для inference. Важно отслеживать чипы с инновационной архитектурой и масштабируемостью.
2026: ставка на ASIC для инференса, Nvidia и AMD борются за GPU, Google и Amazon масштабируют свои чипы.
что из этого моё
Оператору входа в AI важно учитывать новые архитектуры чипов для оптимальной оркестрации моделей и автоматизации inference, выбирать решения с высокой пропускной способностью памяти и масштабируемостью, а также использовать данные о производительности для настройки агентов и конвейеров.
Что забрать
отметь, что берёшь в работу → или отбрось как не своёмоё →
замерить пропускную способность памяти своей модели на LPDDR6
настроить конвейер разборов на использование FP8 для инференса
вынести в конфиг конвейера поддержку чипов с детерминированным исполнением
о чём говорят, по времени
главы доводят до 06:04 · дальше по ролику меток нет
01
Введение в AI-чипы 202600:01 ↗
Обзор текущего состояния и важности AI-чипов в 2026 году.
02
Qualcomm и будущее памяти01:05 ↗
Разбор Qualcomm AI100, AI200 и перспектив AI250 с compute near memory.
03
AMD и масштабируемость02:43 ↗
MI455X на CDNA 5 с огромной памятью и новыми упаковками.
04
Google TPUv7 и оптические сети03:44 ↗
Ironwood TPUv7 с оптическими переключателями и масштабируемыми Superpods.
05
Groq LPU и детерминированное исполнение06:04 ↗
Уникальный подход Groq с минимальной памятью и высокой синхронизацией.