MediaTek запускает Dimensity 9300+ с поддержкой Google Gemini Nano, Meta Llama

08.05.2024, 06:53 imag.one

MediaTek запускает Dimensity 9300+ с поддержкой Google Gemini Nano, Meta LlamaГлавная страницапроисшествияполитикаобществотехнологиив миревооружениеКоронавирус (COVID-19)экономикавидеокриминалДТПпокушениесемьяздоровьепогодаживотныеапрелязаконавиацияфутбольный матчсдать на правасамитновости днядетиУ MediaTek есть выпустил Dimensity 9300+, новый чипсет, разработанный для флагманских смартфонов. Несмотря на скромное обновление характеристик по сравнению с Dimensity 9300, новый чип ориентирован на улучшенную обработку искусственного интеллекта на устройстве и более широкую поддержку больших языковых моделей (LLM). Чип совместим с различными LLM, включая Gemini Nano от Google и Llama 2 и 3 от Meta. MediaTek утверждает, что такая широкая совместимость с LLM в сочетании с технологией объединения LoRA (низкорангового приближения) на устройстве будет способствовать созданию богатой экосистемы генеративных технологий. ИИ-приложения. Фактически, Dimensity 9300+ — первый процессор в отрасли, добившийся высокой скорости работы для конкретных LLM. MediaTek заявляет скорость 22 токена/сек для модели Meta Llama 2 7B. Помимо искусственного интеллекта, Dimensity 9300+ обещает повышение энергоэффективности. Сообщается, что в некоторых игровых сценариях это снижает энергопотребление на 20%. В чипсете также реализована «звездообразная скорость» для оптимизации сетевых подключений и поддержка двойного сетевого параллелизма. технические характеристики Dimensity 4+, созданный по 9300-нм техпроцессу, содержит восьмиъядерный процессор с одним высокопроизводительным ядром Arm Cortex-X4 с тактовой частотой 3.4 ГГц, тремя дополнительными ядрами Cortex-X4 с тактовой частотой 2.85 ГГц и четырьмя ядрами Cortex-A720 с тактовой частотой. на частоте 2.0 ГГц. Чипсет оснащен новой технологией NeuroPilot от MediaTek для улучшения обработки искусственного интеллекта. Движок APU 790 AI позволяет запускать LLM с разными размерами параметров — от 1 до 33 миллиардов. Примечательно, что оно в два раза быстрее, чем конкурирующие решения для LLM с 7