Графические процессоры Nvidia считаются основой глобального бума ИИ, делая компанию самой дорогой в мире, однако многие клиенты стремятся снизить свою зависимость от американского гиганта. Тензорный процессор — тип специализированной интегральной схемы, разработанный Google для обучения и работы нейронных сетей. Он обеспечивает более высокую эффективность и пропускную способность для определенных рабочих нагрузок, присущих глубокому обучению.

Тензорный процессор Ghana в 1,5 раза превосходит по производительности тензорного ядра графический процессор Nvidia A100, при этом потребляет на 30% меньше электроэнергии при эквивалентных рабочих нагрузках с большими моделями и снижает издержки на единицу вычислений до 42%, по сравнению с чипом Nvidia.

Разработку процессора Ghana возглавлял в компании CT Tech Ифань Янгун. В прошлом он изучал электротехнику в Стэнфорском и Мичиганском университетах США, а также принимал участие в создании нескольких поколений тензорных процессоров Google. Соучредитель компании Чжэн Ханьсюнь ранее работал в научно-исследовательском центре Oracle и Samsung Electronics в Техасе.

Как утверждают представители компании, при разработке процессора Ghana не использовались западные программы или оборудования для проектирования или производства. «Наши чипы не требуют иностранных лицензий на технологии, что гарантирует безопасность и долгосрочную устойчивость на уровне архитектуры», — цитирует SCMP слова Синьина.

Хотя Ghana отстает на несколько поколений от новейших аналогов, которые могут предложить конкуренты из-за рубежа, появление процессора свидетельствует о растущей конкурентоспособности Китая за глобальные вычислительные мощности. В будущем Китай может достичь кремниевой независимости, пишет Tom’s Hardware.

Команда ученых из США получила грант на создание отредактированных бактерий, которые станут основой биологических вычислительных систем. Цель исследовательской группы — разработать платформы, интегрирующие микробные сенсоры и коммуникационные технологии с электронными сетями.