Ізраїльський стартап NeuReality представив спеціалізований чіп NR1, покликаний вирішити проблему неефективного використання графічних прискорювачів (GPU) під час роботи з штучним інтелектом. Сучасні GPU для задач ШІ стали значно потужнішими, однак центральні процесори (CPU) та мережеві адаптери (NIC) у серверах часто не встигають за ними. За оцінками, через це GPU в таких системах сьогодні використовуються лише на 30-50% свого потенціалу.
NR1 позиціонується як «мозок» ШІ-інференсу: він бере на себе всю координацію процесів між GPU, CPU та мережею, значно прискорюючи обробку даних. При цьому чіп сумісний з будь-якими прискорювачами — будь то NVIDIA, AMD чи спеціалізовані рішення. NeuReality стверджує, що використання NR1 дозволяє завантажувати GPU майже на 100%. У тестах компанії продуктивність генеративної моделі на одному GPU зросла в 6,5 разів порівняно з класичною серверною архітектурою на базі x86, при рівному енергоспоживанні.
Це може бути особливо актуально для:
Також NeuReality надає SDK та Kubernetes-інструментарій для DevOps та MLOps-команд — зручний старт для інтеграції в ігрові студії та хмарні сервіси. В умовах, коли ШІ все активніше проникає в геймдев, від генерації контенту до просунутої аналітики поведінки гравців, зниження витрат і прискорення обчислень стає ключовим фактором. Модель NR1 відображає тренд на дезагрегацію серверних систем — виділення ШІ-обчислень в окремий, більш ефективний контур.
Це особливо актуально для студій, що працюють з генеративним ШІ, мультимодальними моделями, обробкою зображень (в тому числі для фотореалістичної графіки), озвучкою та машинним навчанням на великих обсягах ігрових даних. Поява NR1 вказує на зростаючу потребу ринку в спеціалізованих рішеннях для ефективного управління ресурсами під час виконання складних ШІ-завдань, особливо в умовах масштабування.