içerik yükleniyor...Yüklenme süresi bağlantı hızınıza bağlıdır!

INTEL’DEN BİR İLK DAHA

Intel, İlk Tam Entegre Optik I/O Chiplet’i Kamuoyuyla Paylaştı…

INTEL’DEN BİR İLK DAHA
Haberi Sesli Dinle

 

Intel, İlk Tam Entegre Optik I/O Chiplet’i Kamuoyuyla Paylaştı…

 

 

Intel’in optik bilgi işlem bağlantı chiplet’inin, yapay zekâ altyapısı için yüksek hızlı veri işlemede devrim yaratması bekleniyor. Intel’in optik bilgi işlem bağlantı chiplet’i; yüksek bant genişliği, düşük güç ve daha uzun erişim ihtiyaçlarına cevap vererek geleceğin yapay zekâ ölçeklenebilirliğini ve yepyeni bilgi işlem mimarilerini mümkün kılıyor.

 

Getirdiği Yenilikler: Intel Corporation, verilerin yüksek hızda iletimi için entegre fotonik teknolojisinde devrim yaratacak nitelikte. Intel’in Entegre Fotonik Çözümler (IPS) Grubu, Intel CPU ile birlikte paketlenmiş ve canlı veri çalıştıran, endüstrinin en gelişmiş ve ilk tam entegre optik bilgi işlem bağlantı (OCI) chiplet’ini, Optical Fiber Communication Conference 2024 (Optik Fiber İletişim Konferansı – OFC) etkinliğinde görücüye çıkardı. Intel’in OCI chiplet’i, veri merkezleri ve yüksek performanslı bilişim (HPC) uygulamaları için, gelişmekte olan yapay zekâ altyapısında, birlikte paketlenmiş optik giriş/çıkış (I/O) sağlayarak yüksek bant genişliğine sahip bağlantıda ileriye doğru muazzam bir adımı temsil ediyor.

 

Yaptıkları: Bu ilk OCI chiplet’i, 100 metreye kadar fiber optik üzerinde her yönde, saniyede 32 gigabit (Gbps) 64 kanal veri iletimini destekleyecek şekilde tasarlandı. Chiplet’lerin yapay zekâ altyapısının daha yüksek bant genişliği, daha düşük güç tüketimi ve daha uzun erişim yönündeki artan taleplerini karşılaması bekleniyor. CPU/GPU küme bağlantısının gelecekteki ölçeklenebilirliğini ve uyumlu bellek genişletme ve kaynak ayrıştırma da dahil olmak üzere yeni bilişim mimarilerini mümkün kılıyorlar.

 

Neden Önemli: Yapay zekâ tabanlı uygulamalar, küresel olarak giderek daha fazla kullanılıyor ve büyük dil modelleri (LLM) ve üretken yapay zekâ alanındaki yakın zamanda yaşanan gelişmeler de bu trende hız kazandırıyor. Daha büyük ve daha verimli makine öğrenmesi (ML) modelleri, yapay zekâ hızlandırma iş yüklerinin yeni ortaya çıkan gereksinimlerini karşılamada kilit bir rol oynayacak. Yapay zekâ için gelecekteki bilgi işlem platformlarını ölçeklendirme ihtiyacı, daha büyük işlem birimi (CPU/GPU/IPU) kümelerini ve xPU ayrıştırma ve bellek havuzlama gibi daha verimli kaynak kullanımı sunan mimarileri desteklemek için I/O bant genişliğinde ve daha uzun erişimde yüksek bir hızla gelişmelere neden oluyor.

 

BALKAN TEKNOLOJİ HABER AJANSI

Tarih: 02-07-2024

FACEBOOK YORUM
Yorum