Опрос
|
Быстрый переход
Кадровые перестановки в AMD: ветеран отрасли Форрест Норрод возглавил направление решений для ЦОД
16.01.2023 [19:15],
Сергей Сурабекянц
Сегодня компания AMD объявила о назначении Форреста Норрода (Forrest Norrod) на должность исполнительного вице-президента и генерального директора бизнес-группы решений для центров обработки данных в AMD. Это назначение отражает его лидерские качества и рост рынка за время работы в AMD, а также стратегическую роль бизнеса центров обработки данных в стратегии постоянного роста компании. ![]() Источник изображения: AMD «Под руководством Форреста мы значительно расширили наш бизнес в области центров обработки данных и выпустили несколько поколений процессоров AMD EPYC, которые сочетают в себе лучшую производительность и энергоэффективность, — сказала председатель и главный исполнительный директор AMD Лиза Су (Lisa Su). — Центры обработки данных — это наша самая большая возможность для роста, и мы рассчитываем на дальнейшее расширение нашего присутствия среди облачных, корпоративных и периферийных клиентов». Норрод присоединился к AMD в 2014 году и до этого назначения занимал должность старшего вице-президента и генерального директора бизнес-группы решений для центров обработки данных. Он имеет более чем 30-летний опыт работы в технологической отрасли на различных инженерных и бизнес-управленческих должностях как на уровне микросхем, так и на системном уровне. Уже более 50 лет компания AMD внедряет инновации в области высокопроизводительных вычислений, графики и технологий визуализации. Миллиарды людей, ведущие компании из списка Fortune 500 и передовые научно-исследовательские институты по всему миру ежедневно полагаются на технологии AMD, чтобы улучшить свою жизнь, работу и развлечения. Сотрудники AMD сосредоточены на создании передовых высокопроизводительных и адаптивных продуктов, расширяющих границы возможного. Искусственный интеллект заставят заняться рутинными вычислениями: большими данными и статистикой
11.03.2022 [20:43],
Геннадий Детинич
По мнению группы американских специалистов, имитирующие работу мозга нейроморфные процессоры способны успешно решать задачи из круга, значительно выходящего за привычную для них область искусственного интеллекта. Серия несложных математических экспериментов показала, что нейроморфные процессоры оказываются очень эффективными для обработки больших данных, чем обычно заняты суперкомпьютеры. Это открытие обещает подтолкнуть к новым решениям. ![]() Нейроморфный процессор Intel Loihi. Источник изображения: Intel Учёные из Национальной лаборатории Сандия с помощью платформы на нейроморфных процессорах Intel Loihi поставили математический эксперимент по моделированию процессов диффузии газа через барьер. Расчёты опирались на хорошо известный в математике метод случайного блуждания. Простейшим примером случайного блуждания может быть броуновское движение частиц. В математике это серия случайных шагов, сделанных по определённому алгоритму. С помощью этого метода, например, можно рассчитать распространение инфекционных заболеваний среди населения или колебание цен акций на бирже. Традиционно такие расчёты проводят на суперкомпьютерах с использованием графических ускорителей. Нейроморфные процессоры, как выяснилось, могут справиться с решением таких задач быстрее и с меньшими затратами энергии. Особенность расчетов на нейроморфных процессорах в том, что при использовании метода случайного блуждания отклик системы возникает сразу на всю цепочку шагов как суммарный ответ, а не как цепочка данных в виде пошаговых вычислений в обычных вычислительных системах. Подобным образом срабатывает нейрон в мозге человека. Чтобы возник потенциал действия — электрический нервный импульс — рецепторы нейрона должны захватить критическую массу нейромедиаторов. Отдельные порции нейромедиаторов не дадут «вспышки», важен лишь их конечный объём. «В принципе, мы показали, что нейроморфное оборудование может дать вычислительные преимущества для многих приложений, а не только для искусственного интеллекта, которому оно явно родственно, — сказал Джеймс Брэдли Эймон (James Bradley Aimone). — Вновь открытые приложения варьируются от радиационного переноса и молекулярного моделирования до вычислительных финансов, биологического моделирования и физики частиц». |