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芯片推理中的复杂权衡


设计AI/ML推理芯片正成为一个巨大的挑战,因为应用程序的多样性以及每种应用程序的高度特定的功耗和性能需求。简单地说,一种尺寸不适合所有情况,并且不是所有应用程序都能负担得起定制设计。例如,在零售店跟踪中,经过某一通道的顾客有5%或10%的误差是可以接受的……»阅读更多

为什么隐性数据错误如此难以发现


云服务提供商已经将无声数据错误的来源追溯到cpu的缺陷(高达1000ppm),这种缺陷只是偶尔在某些微架构条件下才会产生错误结果。所以很难找到它们。无声数据错误(SDEs)是制造过程中产生的随机缺陷,而不是设计错误或软件错误。那些缺陷基因…»阅读更多

芯片中人工智能的新用途


人工智能正被部署在许多新应用中,从提高各种终端设备的性能和降低功耗,到出于安全原因发现数据移动中的违规行为。虽然大多数人都熟悉使用机器学习和深度学习来区分猫和狗,但新兴的应用程序显示了如何使用这种能力……»阅读更多

未来的处理器会是什么样子


AMD的CTO Mark Papermaster接受了《半导体工程》的采访,谈到了随着规模扩展的好处减少而需要的架构变化,包括芯片、异构集成的新标准以及不同类型的内存。以下是那次谈话的节选。SE:五年后处理器会是什么样子?是一包薯片吗?我…»阅读更多

新终端市场,复杂芯片需求增加


专家座谈:Semiconductor Engineering与Cadence总裁兼首席执行官Anirudh Devgan坐下来讨论经济状况以及如何影响芯片设计;西门子EDA执行副总裁Joseph Sawicki;Niels Faché, Keysight副总裁兼总经理;Arm顾问西蒙•西格斯;以及D2S董事长兼首席执行官藤村昭。这次讨论是在…»阅读更多

在芯片中选择要优化的任务


一个或多个任务的优化是每个SoC创建的一个重要方面,但现在桌面上有这么多选项,通常不清楚哪个是最好的。就在几年前,大多数人还乐于购买英特尔(Intel)、AMD和英伟达(Nvidia)等公司的处理器,以及Arm的IP核。有些人甚至想要来自Tensilica和ARC等IP内核的可扩展性。然后,在2018年,约翰·亨…»阅读更多

gpu在半导体制造中的应用


大量的模拟和曲线形状迫使掩模行业重新思考哪种类型的芯片效果最好。D2S首席执行官Aki Fujimura谈到了当掩模上打印的形状更接近实际打印的形状时会发生什么,gpu如何用于单指令/多数据(SIMD)操作中的cpu加速,以及像素数据与其他数据不同的原因。»阅读更多

通过数据加速提高性能


对每单位数据需要相对较高加速水平的功能的需求不断增长,这为inline加速器卡提供了一个立足点,这可能意味着一些供应商获得了新的机会,而另一些供应商则面临潜在威胁。多年来,cpu或带有FPGA加速器的cpu满足了大多数市场需求。但各地数据量的迅速增加,再加上t…»阅读更多

进入超级计算机竞赛


来自不同国家的几家实体正在竞相交付和部署基于芯片的百亿亿次超级计算机,这是一种比当今超级计算机快1000倍的新型系统。最新的百亿亿次超级计算机CPU和GPU设计在高级包中混合和匹配复杂的芯片,为超级计算机增加了新的灵活性和定制水平。多年来,各种各样的…»阅读更多

确保大规模可靠的处理器性能


在当今的数据中心环境中,弹性是关键。云提供商建立在即服务业务模式之上,正常运行时间对于确保客户的业务连续性至关重要。声誉和竞争力要求服务具有极高的性能、低功耗和不断增加的功能,对计划外停机或错误零容忍。如果你是一个超标量,哦…»阅读更多

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