Лиза Су: через 5 лет новые чипы для ИИ должны заменить GPU

Генеральный директор компании AMD Лиза Су поделилась своим видением развития полупроводниковой промышленности и вычислительных средств, в первую очередь — процессоров для больших вычислений.

По мнению топ-менеджера компании, текущая модель, когда для вычислений высокой сложности используются чипы, которые изначально проектировались для 3D-графики, себя изжила. Хотя изначально GPU стали неплохим подспорьем для развития индустрии, отлично показав свои возможности в обсчете больших массивов и параллельных вычислений.

Сейчас GPU являются архитектурой выбора для больших языковых моделей, поскольку они весьма эффективны в параллельных вычислениях, но при этом они дают лишь ограниченную свободу программирования. Верю ли я, что они останутся предпочтительной архитектурой через пять с лишним лет? Думаю, что всё изменится.

— Генеральный директор AMD Лиза Су

Руководитель AMD считает, что в ближайшие пять лет нас ждет активная стадия разработки специализированных чипов для вычислений, которые должны будут заменить GPU. Основная причина такого развития событий — потребность в типовом и стабильном решении. Графические чипы хороши и мощны, но с каждым новым поколением, то есть каждые 12-24 месяца инженеры сталкиваются с необходимостью пересматривать системы охлаждения, линии питания и прочие нюансы, так как рост производительности GPU происходит, в основном, за счет увеличения размеров и плотности кристалла, что влечет за собой и рост тепловыделения. На короткой дистанции такое решение может выглядеть приемлемым за неимением альтернатив, но теперь мы точно знаем, что LLM, нейросети и большие вычисления с нами надолго. В свое время тот же путь прошли и майнеры криптовалют, тот же блокчейн биткоина перешел от вычислений на CPU и GPU к специализированным ASIC, которые были разработаны, созданы и настроены под конкретную задачу — делать расчеты.

Тем более, подобный опыт у индустрии уже есть, и речь не только про криптовалюты. Google и Amazon давно занимаются разработкой чипов для собственных нужд, стремясь создать типовое масштабируемое решение. К работе в этом направлении уже подключилась Boardcom, готовы вступить в разработку и производители ARM-решений и чипов.

GPU сейчас является универсальным решением для множества задач и рынков. Это и 3D-графика, и настольные компьютеры, и чипы в ноутбуках, и ускорители для научных и ИИ-вычислений. Но универсальное решение априори не может быть самым эффективным, поэтому впереди нас ждет специализация ускорителей.

Самое сложное в этом процессе — найти баланс гибкости устройства и конъюктуры рынка. Слишком «узкое» устройство может быть не востребовано на рынке, когда как слишком «широкое» в своем применении не сможет конкурировать с серийными GPU.

Есть еще один момент, о котором Лиза Су тактично умолчала в своем интервью, но который лежит на поверхности. В текущем таймлайне мы находимся в цифровом мире диктатуры Nvidia. Именно от «зеленых» зависит текущий темп технического прогресса в области ИИ, и именно доминирующее положение на рынке GPU обеспечило компании ее текущую фантастическую капитализацию даже с учетом последних откатов. За последний год стоимость бумаг Nvidia выросла почти в три раза: с $40 до текущих $118 за бумагу, с пиковым значением в $140 за акцию.

Если завтра Дженсен Хуанг проснется и решит, что пора еще разок повысить цены и снизить объемы поставок, весь мир только утрется, темп развития сегмента ИИ и нейросетей замедлится, а сама Nvidia в очередной раз пробьет потолок стоимости, так как отчитается о рекордной прибыли.

Именно ликвидация тотальной зависимости от одной-единственной компании и должно стать целью производителей процессоров и чипов на ближайшие 3-5 лет, если мы хотим сохранять темпы развития отрасли и добиваться значительных результатов без чудовищных переплат за GPU. Впрочем, многие компании уже движутся по направлению специализации вычислителей для ИИ, а Лиза Су только вслух сказала то, о чем многие инженеры и топ-менеджеры думали уже давно.