Google DeepMind pitää HBF-muistia keskeisenä tekoälyn päättelyssä

Tällä viikolla Sandisk ja SK hynix esittelivät HBF-standardin mukaisen muistin, joka yhdistää suuren tallennuskapasiteetin korkeaan liitäntäkaistanleveyteen. Kehitystä tuettiin myös teollisuuden konsortiotasolla Tenstorrentin ja Googlen toimesta, joiden edustajat totesivat, että HBF tulee osoittautumaan hyödylliseksi päättelyssä. Päättelyllä tarkoitetaan prosessia, jossa jo koulutetuista tekoälymalleista tehdään johtopäätöksiä. HBF muistuttaa rakenteeltaan HBM-muistia, mutta toisin kuin HBM, se mahdollistaa pitkäaikaisen tiedon tallennuksen. Kyky hakea nopeasti tietoja päättelylaskentaa varten, Googlen DeepMind-tutkija Xiaoyu Ma:n mukaan, tulee olemaan erittäin kysyttyä nykyisten tekoälyjärjestelmien trendien valossa. Näin ollen myös HBF:n kysyntä tekoälyn laskentainfrastruktuurissa kasvaa. Lisäksi se tarjoaa korkean energiatehokkuuden, mikä on tärkeää datakeskusoperaattoreille. Asiantuntijat ovat kuitenkin jo huolissaan HBF:n käytön intensiteetistä tällaisissa järjestelmissä, mikä voisi teoriassa johtaa piirien nopeaan vikaantumiseen. He ehdottavat infrastruktuurin järjestämistä siten, että HBF:ää käytetään pääasiassa tiedon lukemiseen, ei kirjoittamiseen. Nopeuden epätasapainon kompensoimiseksi HBF:ää tulisi käyttää yhdessä HBM:n kanssa, jota käytettäisiin kirjoitustoimintoihin.