Что такое масштабирование Деннарда?
Что такое масштабирование Деннарда?

Масштабирование Деннарда было предложено Робертом Деннардом в 1974 году и вместе с законом Мура на протяжении многих лет направляло индустрию интегральных схем. Основная идея Dennard Scaling заключается в том, что по мере уменьшения размера транзистора его плотность мощности остается постоянной, что делает мощность чипа пропорциональной площади чипа. Это значит, что с каждым поколением технологий размер транзисторов можно уменьшать примерно на 30% (0,7х), поэтому их площадь уменьшается на 50%. Соответственно, задержка цепи снижается на 30% и рабочая частота увеличивается примерно на 40%. При этом, чтобы сохранить постоянное электрическое поле, напряжение снижается на 30%, энергия снижается на 30%. 65%, а мощность снижается на 50%. В результате с каждым поколением технологии плотность транзисторов удваивается, а скорость схемы увеличивается на 40%, а энергопотребление остается прежним. Деннард Скейлинг предсказывает, что по мере увеличения плотности транзисторов потребление энергии на транзистор будет уменьшаться, так что потребление энергии на квадратный миллиметр кремниевого чипа останется почти постоянным. Поскольку вычислительная мощность на квадратный миллиметр кремниевого чипа продолжает увеличиваться с развитием технологий, компьютеры станут более энергоэффективными. Однако примерно с 2005–2007 годов срок действия закона Деннарда Скейлинга, похоже, истек. Число транзисторов в интегральных схемах по-прежнему увеличивается, но прирост производительности начинает замедляться. Основная причина заключается в том, что, когда размер чипа остается неизменным, а количество транзисторов увеличивается, проблема утечки тока становится более серьезной, что приводит к нагреву чипа и дальнейшему увеличению затрат на электроэнергию. Таким образом, закон Деннарда Скейлинга больше не является точным в эпоху глубоких субмикронов, и для дальнейшего повышения производительности необходимы новые технологии, такие как многоядерные процессоры, технология 3D-чипов, передовые технологии упаковки и т. д.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose