- नई डुअल-कोर मेगा.मिनी आर्किटेक्चर ऊर्जा की बचत करते हुए प्रदर्शन को बढ़ाती है
- डायनेमिक कोर आवंटन वर्कलोड का अनुकूलन करता है
- जटिल कार्यों के लिए मेगा कोर और नियमित प्रसंस्करण के लिए मिनी कोर
फरवरी 2025 के इंटरनेशनल सॉलिड-स्टेट सर्किट कॉन्फ्रेंस (ISSCC) में, शोधकर्ताओं ने एक नई मेगा.मिनी आर्किटेक्चर का अनावरण किया।
एआरएम के प्रसिद्ध “बिग.लिटल” प्रतिमान से प्रेरित होकर, यह सार्वभौमिक जेनेरिक एआई प्रोसेसर, ‘मेगा.मिनी में लंबाई पर चर्चा की गई: एनपीयू के लिए एक नए बड़े/छोटे कोर आर्किटेक्चर के साथ एक सार्वभौमिक जेनेरिक एआई प्रोसेसर’, सम्मेलन में प्रस्तुत एक अकादमिक पेपर ने न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट (एनपीयू) के लिए एक क्रांतिकारी दृष्टिकोण का वादा किया।
एआरएम की बड़ी। लिटिल आर्किटेक्चर लंबे समय से कुशल मोबाइल और एम्बेडेड सिस्टम का एक स्टेपल है, जो बिजली के उपयोग को अनुकूलित करने के लिए ऊर्जा-कुशल लोगों के साथ उच्च-प्रदर्शन कोर को संतुलित करता है। Mega.mini परियोजना NPUs के लिए एक समान दोहरे-कोर दर्शन लाने की कोशिश करती है, जो AI मॉडल को कुशलता से चलाने के लिए आवश्यक हैं।
मेगा.मिनी: एक गेम-चेंजिंग एनपीयू डिजाइन
इस दृष्टिकोण में नियमित रूप से प्रसंस्करण के लिए हल्के “मिनी” कोर के साथ कार्यों की मांग के लिए उच्च क्षमता वाले “मेगा” कोर को शामिल करना शामिल होगा। इस डिजाइन का प्राथमिक लक्ष्य विभिन्न जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कार्यों के लिए प्रसंस्करण क्षमताओं को अधिकतम करते हुए बिजली की खपत का अनुकूलन करना है, जिसमें प्राकृतिक भाषा उत्पादन से लेकर जटिल तर्क तक शामिल हैं।
जनरेटिव एआई टूल वर्कलोड, जैसे कि बड़े भाषा मॉडल या छवि संश्लेषण सिस्टम को पावर करने वाले, कुख्यात संसाधन-गहन हैं। Mega.mini की वास्तुकला का उद्देश्य मेगा कोर को जटिल कार्यों को सौंपना है, जबकि मिनी कोर, संतुलन गति और बिजली दक्षता के लिए सरल संचालन को बंद करना।
Mega.mini भी जनरेटिव AI के लिए एक सार्वभौमिक प्रोसेसर के रूप में कार्य करता है। पारंपरिक सबसे तेज़ सीपीयू के विपरीत, जिन्हें विशिष्ट एआई कार्यों के लिए अनुकूलन की आवश्यकता होती है, मेगा.मिनी को ऐसे विकसित किया जा रहा है, जो डेवलपर्स प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और मल्टीमॉडल एआई सिस्टम सहित विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए वास्तुकला का लाभ उठा सकते हैं जो पाठ, छवि और ऑडियो प्रसंस्करण को एकीकृत करते हैं।
यह वर्कलोड को भी अनुकूलित करता है, चाहे बड़े पैमाने पर क्लाउड-आधारित एआई मॉडल या कॉम्पैक्ट एज एआई एप्लिकेशन चलाना, पारंपरिक फ्लोटिंग-पॉइंट संचालन से लेकर उभरते हुए स्पार्सिटी-अवेयर कम्प्यूटेशन तक, कई डेटा प्रकारों और प्रारूपों के लिए इसके समर्थन द्वारा सहायता प्रदान की।
यह सार्वभौमिक दृष्टिकोण AI विकास पाइपलाइनों को सरल बना सकता है और मोबाइल उपकरणों से लेकर उच्च-प्रदर्शन डेटा केंद्रों तक, प्लेटफार्मों में परिनियोजन दक्षता में सुधार कर सकता है।
एनपीयूएस के लिए एक दोहरे-कोर आर्किटेक्चर की शुरूआत पारंपरिक डिजाइनों से एक महत्वपूर्ण प्रस्थान है-पारंपरिक एनपीयू अक्सर एक अखंड संरचना पर भरोसा करते हैं, जो विभिन्न एआई कार्यों को संसाधित करते समय अक्षमताओं को जन्म दे सकता है।
Mega.mini की डिज़ाइन विशिष्ट प्रकार के संचालन के लिए विशिष्ट कोर बनाकर इस सीमा को संबोधित करती है। मेगा कोर को मैट्रिक्स गुणा और बड़े पैमाने पर संगणना जैसे उच्च-प्रदर्शन कार्यों के लिए इंजीनियर किया जाता है, जो प्रशिक्षण और परिष्कृत बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) चलाने के लिए आवश्यक है, जबकि मिनी कोर को कम-शक्ति संचालन के लिए अनुकूलित किया जाता है जैसे कि डेटा प्री-प्रोसेसिंग और इंट्रेंस कार्यों।
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