English
version

Новости

18 апреля 2019

Wave Computing представила новую лицензируемую 64-битную платформу IP-блоков, обеспечивающих высокоскоростной инференс и обучение ИИ на периферии сетиПлатформа Wave TritonAI 64 Platform представляет собой масштабируемое и программируемое решение для разработчиков СнК со встроенным ИИ для автомобильной электроники, корпоративного сектора и других быстрорастущих рынков, где требуется ИИ на периферии сети

18 апреля 2019 годаWave Computing, компания из Кремниевой долины, которая создаёт ускорители искусственного интеллекта (ИИ) как для ЦОД, так и для периферии, объявила о выпуске новой платформы TritonAI 64, соединяющей в себе три мощных технологии завтрашнего дня в едином лицензируемом решении. Представленная компанией Wave платформа TritonAI 64 в настоящий момент обеспечивает 8-32 битную целочисленную поддержку для высокопроизводительного инференса (inference, формирование логических выводов) в системах ИИ на периферии сети, а на будущее предусматривается поддержка bfloat16 и 32-битных вычислений с плавающей запятой для обучения ИИ на периферии сети.

Wave TritonAI 64 — первая в отрасли платформа, позволяющая клиентам решать широкий спектр разных задач, требующих применения ИИ, на одной платформе. Эта платформа обеспечивает достаточную производительность как инференса, так и обучения ИИ на периферии сети для сегодняшних алгоритмов, при этом она обладает гибкостью в реализации нарождающихся алгоритмов, что дает гарантии сохранности инвестиций заказчиков в алгоритмы ИИ будущего. Платформа TritonAI 64 включает в себя передовое векторное расширение SIMD MIPS 64-бита и уникальные решения компании Wave по обработке потоков данных по конфигурируемой тензорной технологии. Дополнительно платформа включает в себя доступ к интегрированной среде разработки MIPS IDE компании Wave, а также среду программирования TensorFlow на основе Linux.

По прогнозам аналитической компании Tractica объём мирового рынка приложений ИИ к 2025 году резко возрастет и составит 170 млрд долларов. Потенциальная доля рынка приложений ИИ на периферии сети в этом общем объёме превышает 100 млрд долларов, при этом основные стимулы ее роста – это необходимость в более эффективном инференсе и новых сферах применения ИИ, а также насущная потребность в обучении ИИ на периферии сети.

«Компания Wave Computing снова выходит на первые позиции в отрасли с выпуском лицензируемой платформы IP-блоков для реализации систем ИИ с инференсом и обучением на периферии сети, — отметил Дерек Мейер (Derek Meyer), CEO компании Wave Computing. Грандиозный рост применения искусственного интеллекта на периферии сети обострил проблемы, стоящие перед разработчиками СнК, пока еще продолжающими использовать устаревшие IP-блоки, не предназначенные для эффективной обработки задач ИИ. Наше решение TritonAI за счет программируемой платформы поддерживает приложения ИИ как сегодняшнего дня, так и завтрашнего, тем самым обеспечивая заказчикам защиту своих инвестиций. TritonAI 64 расширяет наши предложения в сфере ИИ, которые можно применять как в ЦОДах, так и на периферии сети, и для нашей компании это еще одна значительная веха, возникшая благодаря приобретению компании MIPS в прошлом году».

Подробная информация о представленной Wave платформе TritonAI 64

Технологии MIPS 64-бита + векторное расширение SIMD

Открытая архитектура набора команд MIPS Open в сочетании со зрелой интегрированной средой разработки MIPS IDE обеспечивают идеальную программную платформу для разработки приложений ИИ, стеков и вариантов применения ИИ. Подсистема IP-блоков MIPS в платформе TritonAI 64 позволяет создавать СнК, конфигурация которых включает до шести ЦПУ MIPS 64, каждый из которых имеет до четырёх аппаратных потоков выполнения. На подсистеме MIPS идёт выполнение фреймворка TensorFlow компании Google на основе ОС Debian Linux, что позволяет разрабатывать приложения как для инференса, так и для обучения на периферии сети. Дополнительно в подсистему MIPS могут быть портированы фреймворки ИИ, такие как Caffe2, а также широкий спектр сетей ИИ, поддерживающих ONNX-преобразования.

Технология WaveTensor

Подсистема WaveTensor может выполнять до одной пета-операции с 8-разрядными целыми числами в одноядерной реализации за счет объединения расширяемых блоков из 4×4 или 8×8 матричных умножителей с целью высокоэффективного выполнения ключевых на сегодняшний день алгоритмов сверточных нейронных сетей (СНС). Производительность СНС может масштабироваться до 8 тера-операций на ватт и более 10 тера-операций на квадратный миллиметр в стандартном 7-нм технологическом процессе с библиотеками, использующими типичное напряжение и процессы.

Технология WaveFlow

Представленная компанией Wave Computing гибкая линейно масштабируемая сеть связей адаптируется к любому числу сложных алгоритмов ИИ, равно как и к традиционным алгоритмам цифровой обработки сигналов и машинного зрения. Подсистема WaveFlow характеризуется низкими параметрами задержки, способностью сети ИИ работать с батчами одного размера, а также реконфигурируемостью, позволяющей запускать распараллеливание работы сети ИИ. Запатентованная архитектура WaveFlow также поддерживает выполнение алгоритмов без вмешательства или поддержки со стороны подсистемы MIPS.

В России Wave Computing представляет компания НАУТЕХ.

Оригинал этой статьи