Специализированный ускоритель для генеративного ИИ
Компания Samsung, через свое подразделение System LSI, разрабатывает отдельный процессор для обработки задач искусственного интеллекта на персональных компьютерах. Чип получил кодовое название Gaia и выполнен по 4-нанометровому технологическому процессу. Его главная задача — разгрузить основные CPU и GPU, взяв на себя вычислительные нагрузки, связанные с генеративным ИИ.
Валидация у ключевых игроков рынка
По данным издания Chosun, Samsung уже начала сэмплинг (отправку образцов) ведущим производителям ПК. В настоящее время чип проходит проверку в HP (США) и Lenovo (Китай). Цель тестирования — подтвердить производительность и решить, целесообразно ли интегрировать Gaia в будущие модели ноутбуков и десктопов. Ожидаемый срок выхода устройств с таким ускорителем — конец 2027 или начало 2028 года.
Отличие от встроенных NPU
В отличие от нейронных процессоров, интегрированных непосредственно в кристаллы AMD Ryzen, Intel Core или Qualcomm Snapdragon X, Gaia является выделенным компонентом. Это позволяет Samsung оптимизировать архитектуру под специфические задачи ИИ без компромиссов, связанных с универсальностью основных процессоров. Однако детали архитектурных отличий и конкретные бенчмарки пока не раскрываются.
Синергия с технологией PIM
Интересный аспект разработки Gaia — его потенциальная связь с технологией Processing-in-Memory (PIM). Samsung ранее пыталась внедрить вычисления прямо в массивы памяти HBM, но проект не получил широкого распространения из-за доминирования эффективных GPU. Новая архитектура NPU может стать основой для следующего поколения PIM, так как логика PIM может стать подмножеством инструкций NPU, позволяя использовать общие программные фреймворки.
Стратегическое значение для Samsung
Разработкой Gaia занимается подразделение LSI, которое также отвечает за процессоры Exynos, автомобильные решения и датчики изображений. Успех Gaia может стать важным шагом для Samsung в борьбе за долю рынка клиентского ИИ-железа, предлагая OEM-партнерам альтернативу встроенным решениям конкурентов.
Источник: Tom's Hardware ↗