AI時代がコンピューティングバックボーン全体の再設計を迫る理由 from venturebeat.com

AIを支える特殊なハードウェアとソフトウェアは、かつてないスピードでAIの発展を加速させており、パフォーマンスを維持するためには、緊密に統合されたコンピューティング中心のネットワークに置き換える必要があります。
高度な機械学習モデルの台頭は、多くの場合、数千、あるいは数千ものプロセッサ要素を綿密に調整した計算に依存しています。
しかし、個々のチップは汎用CPUシステムよりも多くの電力を必要とします。
特に、これらのイノベーションがなければ、強力なコンピューティングリソースはデータを待機するアイドル状態になります。
これは効率と拡張性に制約を及ぼし、結果として新しいハードウェアに関連する複雑さとコストを増加させます。