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周评:设计,低功耗

英国监管机构Nvidia-Arm;人工智能数据中心;processing-in-memory。

受欢迎程度

英国的竞争和市场管理局提出新的挑战Nvidia的收购的手臂在一份新报告表明,深入第二阶段调查这笔交易是在公平竞争的基础上的。安德里亚·Coscelli CMA的首席执行官,说:“我们担心,Nvidia控制臂可以创建实际问题Nvidia的竞争对手通过限制访问的关键技术,并最终扼杀创新的重要的和不断增长的市场。”特定市场中指出报告包括数据中心cpu、gpu, SmartNICs以及soc高性能物联网、汽车,游戏机。Nvidia已经表示,如果收购的手臂将保持中立。

人工智能硬件
大脑揭示了CS-2加速器系统的细节。由该公司的第二代圆片规模芯片,支持超过120万亿的模型参数的大小,该公司表示,它使brain-scale AI的足迹”宿舍冰箱的大小。“它利用一个新的软件执行体系结构分解的计算和参数存储,一个内存扩展技术提供2.4 pb级的高性能内存,一个AI-optimized沟通织物扩展芯片上的织物片外连接多个CS-2s,稀疏和可选择的重量。特别是,自然语言处理(NLP)被称为作为一个领域规模与数量的增加参数的改进。

世界语的技术首次亮相一个RISC-V推论芯片数据中心。包含超过一千个RISC-V处理器核心和自定义向量/张量单位,四个高性能无序RISC-V处理器核心,和高性能存储系统,它被设计工作在在20瓦特和专注于机器学习推荐模型。

IBM介绍了一个新的Z系列处理器和芯片上的加速度AI推论而金融交易发生。针对金融服务工作负载如欺诈检测,贷款处理,清算和结算的交易,反洗钱,和风险分析,Telum芯片包含8个处理器核与深super-scalar无序指令管道,使用超过5 ghz的时钟频率。缓存和chip-interconnection每核心基础设施提供了32 mb缓存,并且可以扩展到32 Telum芯片。基于处理器的系统计划在2022年。

从热芯片,结账处理器架构的新方法学习为什么公司现在考虑灵活性和定制优化性能和权力的关键元素。

Achronix使用Synopsys对此的设计、验证和创建新的Speedster7t FPGA IP解决方案,其中包括一批新的机器学习处理器优化高带宽和AI /毫升的工作负载。Achronix计划继续使用DesignWare IP在它的下一个设计。

想象力的技术计划重新输入CPU的市场,设计基于RISC-V ISA。它计划提供离散CPU以及异构的解决方案,结合GPU, CPU和人工智能处理器。

内存
三星电子显示其processing-in-memory (PIM)技术,包括PIM-enabled HBM结合赛灵思公司Virtex Ultrascale + (Alveo) AI加速器,它提供一个几乎2.5 x系统性能增益以及能耗降低60%以上。HBM之外,公司正在扩大其PIM技术DRAM模块与加速度DIMM的,其中包含一个人工智能引擎建立内部缓冲芯片,以及LPDDR5-PIM手机内存,旨在提高语音识别的应用程序性能,同时减少能源的使用。

电平发表JESD233:广播XFM嵌入式和移动存储设备(XFMD)标准。XFMD(广播XFM代表交叉闪存)是一种新的通用数据存储媒体提供一个NVMe PCI Express接口在一个小,薄的形式因素,旨在使可更换存储为物联网设备,嵌入式,和其他应用程序存储通常是焊接。

HPC
阿贡国家实验室得到了新的超级计算机。叫北极星和建造的惠普企业,它将使科学家和开发人员测试和优化软件代码和应用程序来解决一系列的人工智能,工程和科学项目计划在即将到来的exascale计算机极光。使用280 HPE阿波罗Gen10 +构建系统,北极星将大约44次的峰值双精度性能和近1.4 exaflop AI的理论性能,基于mixed-precision计算能力。它包括560 2日和3日创AMD EPYC处理器以及2240英伟达A100张量gpu核心。



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