Tenstorrent: توقف عن تراكم طبقات التجريد، ركز على الحوسبة الأساسية للذكاء الاصطناعي

تنتقد هذه المشاركة تصميم بنية الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Tenstorrent بشدة، حيث تُجادل بأن اعتمادها المفرط على طبقات التجريد (LLK) يؤدي إلى عدم الكفاءة ويمنعها من منافسة عمالقة مثل Nvidia. ينصح الكاتب Tenstorrent بالتركيز على ثلاث وحدات أساسية: الواجهة الأمامية (PyTorch/ONNX وما إلى ذلك)، والمُجمِّع (MLIR/LLVM وما إلى ذلك)، ووقت التشغيل. يجب أن يكون وقت التشغيل مُستقلًا عن الأجهزة، ويجب أن يركز المُجمِّع على تخصيص الذاكرة، وجدولة العمليات، ودمج النواة، مع تجنب دوال التنشيط غير الضرورية مثل ELU. يُشدد الكاتب على أنه من خلال تبسيط البنية وتحسين أداء المكونات الأساسية فقط، يمكن لـ Tenstorrent أن تحقق النجاح في مجال حوسبة الذكاء الاصطناعي.