- एआई TO01 द्वारा संयोजन गरिएको यन्त्र, ex01 द्वारा संयोजन गर्न सकिन्छ दशकको अन्त्य
- स्मार्टफोनहरू, पहिरन योग्यहरू, र इयरबडहरू मुख्य वितरित एआई प्रोसेसर बनिरहेका छन्
- औसत प्रयोगकर्ताहरूले धेरै व्यक्तिगत उपकरणहरूमा सयौं TOPS बोक्न सक्छन्
व्यक्तिगत इलेक्ट्रोनिक्सहरू प्रत्येक दिन एआई बिन्दुमा कम्प्युट गरिँदै छन्।
सबै प्राकृतिक छन् Qualcomm, MediaTek, Samsung, र Apple अहिले न्यूरल प्रशोधन क्षमताको 100 TOPS सम्म डेलिभर गर्दैछ।
A tic-2 textsvgm तल xmlns=”http://www.w3.org/2000/svg” aria-hidden=”true” class=”inline-block w-2.5 h-2.5 ml-2″ fill=”currentColor” preserveaspectratio=”xMidYMid meet” viewbox=”0 0 1000 1000″><01010000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 جلد पूर्वा ਅੱਜको बाटो 100h1000z"/>
बढ्दो NPU प्रदर्शन
पूर्वानुमानहरूले बताउँछ कि स्मार्टफोनले मात्रै दशकको अन्त्यसम्ममा आफ्नो NPU कार्यसम्पादनलाई झण्डै तीन गुणा बढाउन सक्छ।
स्मार्टवाचहरू अब स्मार्टवाचहरू भन्दा पछि हटिरहेका छैनन्, कि त nepsmart घडीमा dedicated प्रोसेसरहरू देखा पर्छन्। पहिलेका डिजाइनहरू भन्दा बाहिर जुन साझा प्रशोधन ब्लकहरूमा धेरै निर्भर थियो।
स्मार्टवाचहरूको ढुवानी 2025 मा विश्वव्यापी रूपमा 94 मिलियन इकाइहरू पुग्यो, तिनीहरू अहिले कति व्यापक छन् भनेर देखाउँदै। प्रत्येक इयरबडले आफ्नै चिप बोक्छ, त्यसैले सिलिकन फुटप्रिन्ट हरेक वर्ष ७० करोड युनिटभन्दा बढी पुग्छ।
फॉरेस्टले हामीलाई भन्यो कि २०३० मा कसैको लागि १,००० TOPS (१ POPS) भन्दा बढीको संयुक्त AI कम्प्युटको साथ व्यक्तिगत इलेक्ट्रोनिक्स बोक्न सम्भव हुनेछ, यद्यपि यो सामान्य हुनेछैन। data-recirculation-type=”inline” data-mrf-recirculation=”Trending Bar” data-nosnippet=”” class=”clear-both pb-0 pt-2 mb-4″>
अब के पढ्ने
उनले भने, “भविष्य स्रोत पूर्वानुमान मोडलिङले दशकको अन्त्यसम्ममा औसत ४५० देखि ५५० TOPS को दायरामा हुने सम्भावना देखाउँछ, एक व्यक्तिले स्मार्टफोन, ल्यापटप, स्मार्टवाच, साथै स्मार्ट चश्मा र सम्भवतः अर्को पहिरन योग्य उपकरण बोकेको मानिन्छ। शरीर भित्र र वरपर।”
ल्यापटप, स्मार्ट चश्मा, र पहिरन योग्यहरूमा प्रगतिसँग जोड्दा, एकल-उपकरण कार्यसम्पादनको साथसाथै समग्र कम्प्युट फिगर बढी व्यापक रूपमा छलफल भइरहेको छ।
बजारीकरण भाषा प्राय: शीर्ष TOPS तथ्याङ्कहरूमा झुक्छ, यद्यपि कच्चा संख्याहरूले मात्र वास्तविक प्रदर्शनलाई क्याप्चर गर्दैन। सैद्धान्तिक कम्प्युटलाई व्यावहारिक AI कार्यहरूमा अनुवाद गर्दा आर्किटेक्चर डिजाइन, मेमोरी ब्यान्डविथ र सफ्टवेयर अप्टिमाइजेसन उस्तै महत्त्वपूर्ण रहन्छ।
बहु उपकरणहरूमा वितरित प्रशोधन तर्फको कदमले क्लाउड सेवाहरूमा निर्भरता घटाउँदै, प्रतिक्रिया समय सुधार गर्दै, र संवेदनशील डेटालाई यन्त्रको नजिक राख्दै छ।
Google समाचारमा TechRadar फलो गर्नुहोस् र हामीलाई प्राथमिकताको रूपमा थप्नुहोस् //em>प्राथमिकता स्रोतको रूपमा थप्नुहोस् समीक्षाहरू, र तपाईंको फिडहरूमा राय।