Jump to content

Статьи

    • 0 comments
    • 14 views
  • Настольная лампа/домашний огород LUMISO

    Teaser Paragraph:

    В каком грунте, либо на гидропонике должны растения, автор Gökçe Nafak не указал.

    Lumiso-desk-lamp-and-flowe-pot_3-Copy.jpg

    • 0 comments
    • 17 views
    • 0 comments
    • 15 views
    • 0 comments
    • 18 views
  • Китайцы скоро запустят массовое производство беспилотных аэротакси

    Teaser Paragraph:

    Китайская компания EHang — мировой лидер в сфере беспилотных аэротакси для города — сообщила о скором запуске нового завода по производству двухместной модели EH216. Предприятие начнёт выпуск продукции во втором квартале с начальной производительностью 600 аппаратов в год.

    Новое производство коптеров EHang построено в городе Юньфу. Производственная площадь предприятия достигает 24 тыс. м2, что в три раза больше, чем действующая производственная площадка компании в Гуанчжоу. Постепенно производство будет перенесено в Юньфу, тогда как в Гуанчжоу останется центр исследований и разработок компании.

    Со второго квартала этого года новый завод EHang в Юньфу сможет собирать не менее 12 аппаратов в неделю. Также комплекс в Юньфу будет включать в себя исследовательский и учебный центр, а также вертипорт для летных испытаний. Китайская компания смогла сделать то, чему в мире нет аналогов — запустить массовое производство беспилотных аэротакси.

     

    • 0 comments
    • 32 views
  • Очиститель водуха с растениями Respira

    Teaser Paragraph:

    Respira состоит из 13 тщательно отобранных растений, известных своей способностью очищать воздух от токсинов, летучих органических соединений и загрязняющих веществ. Растения вертикально растут вертикально, что позволяет им выглядеть как живая стена, которая добавляет яркую зелень вашему пространству. Сразу за растениями расположены системы фильтрации воздуха и гидропоники, которые фильтруют воздух, сохраняя при этом ваши растения. Воздух забирается сверху и проходит через многоразовый предварительный фильтр, который задерживает любые частицы. Затем воздух проходит через корни растений, и полезные микробы, живущие в корнях растений, которые расщепляют мусор из воздуха на питательные вещества, которые помогают им расти. Самополивающаяся гидропонная система Respira позволяет растениям расти без вмешательства человека ... а на самом деле, все, что вам нужно сделать, это подключить устройство к электросети, заполняйть резервуар для воды каждые 10-14 дней и добавляйть готовую питательную смесь каждые 6 месяцев. Respira автоматически поливает, включает и самоочищается, естественным образом увлажняя помещения и регулируя температуру в вашей комнате. Простой сенсорный интерфейс позволяет просматривать время и температуру, одновременно управляя такими параметрами, как скорость вентилятора, света и водаы. Если в Respira заканчивается вода или питательные вещества, уведомления сразу же отправляются на ваш смартфон.

    Respira выпускается в двух цветах (черном и белом) и имеет онлайн-питомник растений на выбор. Растения доставляются прямо к вам в биоразлагаемой упаковке, или вы можете выращивать собственные черенки растений. В собранном виде Respira выполняет несколько функций. Он естественным образом очищает воздух,обогащая пространство зеленью. Он регулирует влажность и температуру и делает все это автономно с минимальным вмешательством человека… и что самое приятное? Он не требует замены фильтра и не производит абсолютно никаких отходов. Просто здоровый, насыщенный кислородом воздух!

    • 0 comments
    • 67 views

Самый большой микропроцессор в мире


Flanger
  • Teaser Paragraph:

    Нет, это не фраза из старого анекдота, а вполне реальное техническое достижение. Компания Cerebras Systems в прошлом году представила новую версию гигантской микросхемы Wafer Scale Engine (WSE).

    1611651847110785574.png

    Её габариты — 215 × 215 мм. Это самый большой квадрат, который можно вписать в типовую кремниевую пластину диаметром 300 мм. Отсюда и название микросхемы: пластину, расчерченную на прямоугольные заготовки чипов, вполне официально именуют «вафлей». Только вот в данном случае разрезать «вафлю» на отдельные чипы не предполагается: деление на 84 блока вызвано лишь ограничениями фотолитографической технологии производства, которая не позволяет создавать цельные структуры размером больше 26 × 33 мм.

161165242415539055.png

Микросхема WSE изготовлена по современному 7-нм техпроцессу и содержит умопомрачительные 2,6 триллиона транзисторов, объединённых в 850 000 вычислительных ядер. Гигантский размер — не рекорд ради рекорда. Размещение огромного количества ядер на одном кристалле имеет существенные практические преимущества при моделировании нейронных сетей — а именно для этой цели предназначен новый супер-чип.

1611654218111220044.jpg

В настоящее время большая часть нейровычислений выполняется при помощи графических процессоров (GPU). Они подходят для этого лучше, чем CPU, поскольку содержат множество блоков, способных работать параллельно, и могут быстро выполнять операции над матрицами, к которым по большей части и сводится работа искусственных нейросетей. Но всё-таки изначально GPU разрабатывались с другими целями, и почти 90% их площади занимают компоненты, которые не могут быть использованы для задач искусственного интеллекта. Да и объём памяти на кристалле, которым располагают GPU, для этих целей слишком мал.

1611652648125342411.png

Вычислительная система CS-1 на базе Wafer Scale Engine

Архитектура WSE была специально разработана для нейровычислений и потому избавлена от вышеописанных недостатков. Здесь прямо на кристалле размещено 36 гигабайт памяти с максимально коротким временем доступа: все обращения обрабатываются за один такт, т. е. быстрее чем за наносекунду. Память обладает беспрецедентно высокой пропускной способностью — 9 петабайт в секунду (это в тысячи раз быстрее, чем в классических системах, где память реализована отдельно). Для связи между ядрами внутри одного блока и между разными блоками используются одинаковые интерфейсы, которые ещё на порядок быстрее.

И всё-таки в первую очередь создание WSE — это не архитектурный, а технологический триумф. Разработчикам пришлось решить массу проблем, которые просто не возникают в случае с чипами привычного размера. Так, супер-микросхема выделяет 15 кВт тепла, поэтому для неё не подходила ни одна из существующих систем охлаждения.

1611653057181768247.jpg

Блок с микросхемой WSE и системой питания. Справа — коннекторы для водяных помп

1611653290181667712.png

Высокопроизводительная помпа системы охлаждения

Более того, из-за огромных габаритов микросхемы возник эффект неравномерного теплового расширения кристалла и подложки, и пришлось ввести дополнительный компенсирующий слой. Трёхмерная система подвода электропитания, рассчитанная на ток 20 000 ампер, тоже была разработана специально для данного проекта. Корпусировку изделия и вовсе пришлось выполнять вручную.

161165317914655063.png

Компания TSMC, на мощностях которой выпускаются гигантские «вафли», смогла обеспечить сверхнизкий процент производственного брака, что позволило заложить в схему всего 1% дополнительных ядер, которые должны подменять неработоспособные.

1611652572111620328.jpg
Важное преимущество разработки Cerebras Systems — полная совместимость с существующими программными комплексами для разработки систем глубокого обучения, в частности, PyTorch и TensorFlow. При переходе на WSE не требуется переписывать ПО. Разработчики подсчитали, что вычислительная система на базе Wafer Scale Engine — CS-1 — в 150 раз производительнее, чем лучший из нынешних серверов на GPU, DGX-1, при этом занимает в 40 раз меньше места и потребляет в 20 раз меньше энергии.

1611653757168729029.jpg
Вычислительная система CS-1 без корпуса

Наверное, последней в ряду впечатляющих цифр должна стать стоимость микросхемы. Компания её не раскрывает, но по косвенным признакам можно судить, что она превышает 2 млн долларов. Это не отпугивает потенциальных заказчиков. Системы CS-1 уже работают в Аргоннской национальной лаборатории под Чикаго и Ливерморской национальной лаборатории им. Лоуренса; также они должны лечь в основу нового суперкомпьютера Neocortex в Питтсбурге. Благодаря разработкам Cerebras Systems на обучение сложных нейросетей будут уходить часы, а не недели, а значит, можно будет опробовать намного больше разных вариантов.

Возможно, в перспективе подобные системы помогут в реализации таких амбициозных планов, как моделирование работы мозга высших животных в реальном времени.


User Feedback

Recommended Comments

There are no comments to display.



Join the conversation

You can post now and register later. If you have an account, sign in now to post with your account.

Guest
Add a comment...

×   Pasted as rich text.   Paste as plain text instead

  Only 75 emoji are allowed.

×   Your link has been automatically embedded.   Display as a link instead

×   Your previous content has been restored.   Clear editor

×   You cannot paste images directly. Upload or insert images from URL.

Loading...

×
×
  • Create New...