**Прорыв для AI модели генерации видео с использованием доступного промышленного чипа знаменует собой важный этап для Китая и меняет глобальный ландшафт аппаратного обеспечения AI** **Время чтения: 2 минуты** **Почему вы можете доверять SCMP** *Чжан Туньин, Пекин* **Опубликовано: 19:00, 12 марта 2025 года** В амбициозной попытке бросить вызов лидерству американского гиганта Nvidia в области аппаратного обеспечения AI китайские исследователи успешно обучили продвинутую модель генерации видео, используя доступный промышленный чип, продемонстрировавшую превосходную скорость и эффективность по сравнению с высококлассными GPU. Система под названием FlightVGM достиглаRemarkable 30-процентного увеличения производительности и продемонстрировала энергетическую эффективность, превышающую на 4, 5 раза показатели премиум-версии графического процессора RTX 3090 от Nvidia, при этом функционируя на широко доступном FPGA-чипе V80 от компании Advanced Micro Devices (AMD), еще одного крупного американского производителя полупроводников. Эта новаторская разработка была удостоена престижной премии «Лучшая статья» на конференции FPGA 2025, завершившейся 1 марта. Это стало историческим первым случаем для команды из материкового Китая, указывая на значительный сдвиг в глобальных усилиях по оптимизации аппаратного обеспечения AI. FlightVGM была разработана в результате сотрудничества ученых из Шанхайского транспортного университета, Университета Цинхуа и пекинского стартапа Infinigence-AI. Эта модель обладает потенциалом изменить способ, которым отрасли внедряют экономически эффективные и энергоэффективные AI-системы в различных приложениях, включая робототехнику и автономные транспортные средства. Программируемые вентильные матрицы (FPGA) представляют собой программируемые полупроводниковые устройства, которые позволяют вносить изменения в их схемы и функции после производства. В отличие от этого, традиционные чипы, такие как ЦПУ (центральные процессоры), ГПУ (графические процессоры) и ASIC (интегральные схемы специального назначения), имеют фиксированные функции после производства. В области генерации видео и общего вычисления как FPGA, так и ГПУ от Nvidia предлагают уникальные преимущества.

FPGA обеспечивают настраиваемые архитектуры, адаптированные к конкретным задачам, что приводит к большей энергетической эффективности и меньшей задержке. В то же время графические процессоры Nvidia известны своей значительной мощностью параллельной обработки, что позволяет им эффективно управлять большими объемами данных и выполнять сложные вычислительные задачи. Опираясь на предыдущие исследования, китайская команда разработала FlightVGM как первую модель AI генерации видео, обученную на FPGA. Благодаря инновациям в архитектуре данных и методах планирования FlightVGM достигла вычислительной производительности, превышающей показатели GPU.