🎉 Son Yeniliklər: Yeni dizaynımızı istifadəyə verdik.

Axtar

Məşhur kanallar

Bugun.az
Bugun.az
9 abunə
Son Xeberler
Son Xeberler
9 abunə
Anar Türkeş
Anar Türkeş
6 abunə
Texnologiya xəbərləri
Texnologiya xəbərləri
5 abunə

AMD Süni İntellekt İnqilabına Hazırlaşır

03.08.2025 07:03 1 baxış sayı 3 dəq. oxuma
AMD Süni İntellekt İnqilabına Hazırlaşır

AMD, masaüstü kompüterlərdə süni intellekt performansını yaxşılaşdırmaq istiqamətində yeni bir addım atır. Şirkət, qrafik kartlara bənzər şəkildə işləyəcək ayrıca bir NPU (Neyron Prosesor Vahidi) kartının inkişafını qiymətləndirir.


Bu aparat, masaüstü istifadəçiləri üçün süni intellekt iş yükünün daha səmərəli və sürətli icrasını təmin etməklə yeni bir aparat sinifinin qapılarını aça bilər. AMD müştəri CPU meneceri Rahul Tikoo, inkişaf barədə şərhində ayrıca NPU kartı ideyasının hələ erkən mərhələdə olduğunu, lakin şirkətin bu sahədəki inkişafları diqqətlə izlədiyini bildirib.


Tikoo, onların mövcud texnoloji infrastrukturunun bu sahəyə sürətlə girmək qabiliyyətinə malik olduğunu söyləyib. AMD son zamanlarda, xüsusilə də mobil prosessorlarda süni intellektə yönəlmiş inkişafları ilə diqqət çəkib. Strix Point və Strix Halo APU ilə təchiz olunmuş noutbuklarda güclü inteqrasiya olunmuş NPU mühərriklərindən istifadə edərək, şirkət 128 milyard parametrə sahib böyük dil modellərinin kompakt sistemlərdə icrasını təmin edən həllər təqdim edib.


Lakin bu həllər əsasən portativ qurğulara yönəlib. Yeni ayrıca NPU kartı, xüsusilə də böyük dil modelləri ilə işləyən peşəkar kontent yaradıcıları, süni intellekt inkişaf etdiriciləri və tədqiqatçılar üçün dəyərli bir alternativ ola bilər. Bu kartların qrafik kartlara bənzər şəkildə kompüterlərə xarici olaraq quraşdırılması və CPU və ya GPU-dan müstəqil olaraq süni intellekt tapşırıqlarını yerinə yetirməsi planlaşdırılır.


Ənənəvi CPU və GPU-lardan fərqli olaraq, NPU-lar süni neyron şəbəkələri kimi alqoritmləri işlətmək üçün xüsusi olaraq hazırlanıb. Onların yüksək paralel emal qabiliyyətləri, xüsusilə də dərin öyrənmədə istifadə olunan matris vurma və çoxölçülü tensor əməliyyatları kimi tapşırıqlarda əhəmiyyətli sürət və səmərəlilik üstünlükləri təklif edir.


Paylaş: