¿Cómo pueden los chiplets acelerar las aplicaciones de IA generativa?

Consulte la cobertura de Electronic Design de Chiplet Summit 2024. Este vídeo también forma parte de TechXchanges: Generación de IA y chiplets: conocimientos sobre automatización del diseño electrónico.

Lo que vas a aprender:

• Por qué la tecnología chiplet afectará la implementación integrada de IA generativa.
• Cómo se utilizan los chiplets para acelerar la IA generativa.

La IA generativa es el tema más importante en la tecnología informática actual. Todo el mundo habla de ChatGPT, su creador OpenAI y su máximo responsable Sam Altman. Entonces, ¿qué papel pueden desempeñar los chiplets en el lanzamiento de aplicaciones en campos que van desde la contabilidad hasta la zoología?

Ciertamente, los chiplets pueden ofrecer chips de IA más rápidos y potentes, así como dispositivos que pueden llevar la IA generativa a la vanguardia. Además, la forma de chiplet puede ser una forma de agregar aceleradores de IA generativa a los diseños de procesadores. Otras aplicaciones incluyen memoria de alta velocidad y dispositivos de E/S colocados en gabinetes cerca de los procesadores para permitir más cálculos en la memoria y menos movimiento de datos.

Un súper panel de expertos de toda la industria, moderado por William Wong, director senior de contenido de diseño electrónico, asumiendo su opinión sobre los chiplets y la IA. Los panelistas incluyeron:

• Nick Ilyadis, vicepresidente de planificación de productos de Achronix. Es un reconocido experto en desarrollo de software y hardware y control de calidad con más de 35 años de experiencia en ingeniería y fabricación de datos y semiconductores y 72 patentes emitidas.
• Durgesh Srivastava, director senior de ingeniería de hardware de NVIDIA. Dirige la arquitectura SoC del servidor de Arm para aplicaciones empresariales y de nube, centrándose en optimizaciones a nivel de bastidor y desagregación del almacenamiento.
• Rohit Mittal, líder de sistemas y silicio en Google. Trabaja en unidades de procesamiento tensorial (TPU) que impulsan la IA en Google. Antes de unirse a Google, fue director de los grupos de productos de centros de datos y nube de Intel y dirigió organizaciones de gestión y desarrollo de productos para servidores, fotónica de silicio y redes.
• Paul Fahey, vicepresidente de tecnología de SK Hynix. Trabaja activamente en JEDEC y trabaja en marketing de HBM.
• Kevin Chen dirige el grupo de capital riesgo corporativo de Lam Research, que invierte en todo el semiecosistema. Anteriormente, dirigió equipos de desarrollo y marketing de productos en Applied Materials y AMD y se desempeñó como director ejecutivo de una nueva empresa de tecnología respaldada por capital de riesgo.
• Paul Borrill, director de producto de Daedaelus y experto en infraestructura de software. Contribuyó al desarrollo de sistemas en la NASA, Sun Microsystems, Quantum, VERITAS y Apple. Paul es cofundador del Simposio IEEE Hot Interconnects y de la Storage Networking Industry Association (SNIA).

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