ANALOG Computing против NVIDIA. Часть 2: Глубокое погружение

Реакция на моё последнее видео об аналоговых вычислениях была просто сумасшедшей! Вы подняли потрясающие вопросы о резистивной памяти, определении понятия «в лаборатории» и потенциале китайских фотонных процессоров. Сегодня я удвою усилия, чтобы ответить на комментарии, исправить свои ошибки (да, я имел в виду резистор, а не конденсатор!) и представить вам абсолютно честную техническую реальность аналоговых и цифровых ИИ-чипов.

Мы подробно изучаем последние исследовательские работы Университета Цинхуа, чтобы отделить шумиху от аппаратной части. Хотя идея вычислений с использованием физики «текучей воды» прекрасна, существуют серьёзные физические узкие места, о которых никто не говорит.

В этом видео мы рассмотрим:

Исправление: Разбор путаницы «конденсатор против резистора» и определение аналого-цифровых гибридных чипов.

Лаборатория против завода: Реальность «умеренных количеств». Речь идёт о 350 чипах против миллионов у TSMC.

Анализ статьи в журнале Nature: Разбор заявлений о точности 24-битных чисел с фиксированной точкой. Как это на самом деле соотносится с отраслевым стандартом FP32, используемым в обучении ИИ?

Физика весов: Я объясняю закон Ома, используя давление воды, чтобы показать, как эти чипы на самом деле выполняют вычисления.

Проблема «выжигания»: Почему запись новых весов в мемристор физически разрушительна по сравнению с цифровой флэш-памятью. Это серьёзное препятствие для обучения на уровне магистратуры права (LLM).

Примеры использования в реальном мире: Почему аналоговые вычисления ужасны для игр (дрожание полигонов), но великолепны для сигналов 6G, автономного вождения и медицинской визуализации.

Будущее за аналоговыми вычислениями? Да. Убьёт ли они Nvidia завтра? Абсолютно нет. Давайте разберёмся в физике, финансах и реалиях.

#АналоговыеВычисления #Nvidia #AIChips #Полупроводники #НовостиТехнологий #Инжиниринг #ГлубокоеОбучение #ChinaTech #ГрафическиеУскорители

КЛЮЧЕВЫЕСЛОВА: Аналоговые вычисления, резистивная ОЗУ, технология мемристоров, Nvidia H100 против аналоговых вычислений, оборудование для обучения ИИ, фотонные чипы Университета Цинхуа, вычисления с плавающей и фиксированной запятой, архитектура графических процессоров, производство полупроводников, периферийные вычисления с ИИ

Подпишитесь на этот канал, чтобы получить доступ к бонусам:
   / @rubentech999