DeepLink: un approccio eterogeneo per il calcolo AI

La Cina sta esplorando nuove strade per incrementare la propria capacità di calcolo nell'ambito dell'intelligenza artificiale. DeepLink è una di queste, focalizzata sull'integrazione di chip eterogenei.

L'obiettivo principale di questa tecnicia è quello di unire le risorse di calcolo disponibili, anche se provenienti da architetture diverse, per ottenere prestazioni superiori. Questo approccio potrebbe rappresentare una risposta alle restrizioni sull'accesso a tecnicie avanzate imposte da altri paesi.

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare attentamente. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi aspetti in dettaglio.

Contesto generale

L'eterogeneità nell'hardware per l'AI è una tendenza in crescita. Combinare CPU, GPU e acceleratori specializzati (come FPGA o ASIC) permette di ottimizzare i carichi di lavoro, sfruttando i punti di forza di ciascuna architettura. DeepLink sembra mirare proprio a questo: orchestrare risorse diverse per massimizzare l'efficienza complessiva.