Глава AMD Лиза Су: «Эпоха традиционных вычислений мертва» — наступает эра гетерогенных систем

Лиза Су, исполнительный директор компании AMD, более десяти лет назад предсказала будущее, в котором обычные процессоры перестанут быть единоличными лидерами в вычислениях. Её слова «Эпоха традиционных вычислений мертва» точно отражают текущий переход к гетерогенным вычислительным системам, ставших фундаментом для современного развития искусственного интеллекта.

Предвидение будущего: Преодоление вычислительных барьеров

В 2013 году, задолго до того, как графические процессоры (GPU) заняли центральное место в развитии ИИ, Лиза Су, тогда ещё старший вице-президент и генеральный менеджер глобальных бизнес-подразделений AMD, выступала на Международной конференции по твердотельным схемам (ISSCC). Она обозначила ключевые проблемы масштабирования вычислительной мощности и заговорила о неизбежном появлении новых архитектур. В то время центральные процессоры (CPU) всё ещё доминировали, однако Су уже тогда указывала на необходимость более широкого подхода.

Предложенное Лизой Су решение — так называемые гетерогенные вычисления — подразумевало объединение CPU с GPU и специализированными ускорителями. Этот подход позволяет распределять вычислительные задачи между различными чипами или компонентами, каждый из которых наиболее эффективно справляется с определённым типом нагрузки. В таких системах общие пулы памяти обеспечивают слаженную работу всех процессоров.

Основа для эры ИИ: Видение, ставшее реальностью

Сегодня эта концепция стала стандартом в разработке мощных вычислительных систем, таких как линейка компонентов AMD Instinct MI400 или платформа Nvidia Vera Rubin. Эти «суперчипы» играют ключевую роль в текущем масштабном развитии искусственного интеллекта.

Хотя в 2013 году никто не мог предвидеть столь стремительного роста ИИ, Лиза Су, назначенная главой AMD в 2014 году, сформировала видение, которое полностью реализовалось спустя более десяти лет. Традиционная эра вычислений, где CPU были основной технологической силой, уступила место более сложной, гетерогенной среде. Это проявляется не только в центрах обработки данных, но и в потребительских устройствах, где GPU, нейронные процессоры (NPU), специализированные ускорители и другие компоненты взаимодействуют, часто используя общие пулы памяти, для достижения максимальной эффективности.