公司说,它比gpu芯片处理高性能计算工作负载

InspireSemi雷鸟芯片兼容多种编程语言,使其更容易更现有HPC的代码编译。

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芯片/处理器/记忆卡
Fancycrave(CC0)

针对半导体公司高性能计算(HPC),声称在某些情况下,gpu不是最适合这个任务。

芯片目前被称为雷鸟但是会得到一个正式的名字发布2023年第一季度时,根据道格•诺顿在InspireSemi业务发展副总裁。雷鸟是安装在一个PCI Express卡插入一个服务器,就像从Nvidia GPU加速器和AMD。

雷鸟的芯片包含了2560个RISC-V核心,每卡有两个芯片。gpu也有成千上万的核心但cpu有不到100,除了安培是马克斯,与128年核。

InspireSemi选择开源RISC-V微体系结构,因为它可以用自定义扩展指令集HPC-oriented指令,该公司所做的,免版税。RISC-V支持C、c++、Fortran, Python, PyTorch和TensorFlow编程语言等。

诺顿说雷鸟在Nvidia gpu的真正优势是语言兼容性。AI和HPC Nvidia gpu的代码必须定制CUDA的语言编写。虽然CUDA像c++,它仍然是自己的语言和一个现有的应用程序迁移到CUDA不是微不足道的。和他说,许多HPC应用程序在工程、科学应用、生命科学不容易移植到gpu,因为他们非常CPU-architecture-centric。

cpu和gpu pipelines-the有不同的处理方法,处理数据。记住一个CPU体系结构编写的程序必须重写,也许广泛,充分利用GPU的体系结构。这意味着几个月的工作。

与现有InspireSemi编译器、CPU-based代码在c++中,例如,可以重新编译雷鸟没有修改。“字面上,这个东西你可以编译一个下午,”诺顿说。

雷鸟的Fortran支持呼吁联邦机构,包括情报机构,以及华尔街,诺顿说。“我不知道他们还有多少Fortran和雇佣的人是多么困难。如果你开始试图将Fortran代码CUDA,上帝帮助你,”他说。

InspireSemi声称的另一个优势是低功率。例如,即将到来英伟达料斗GPU将高达700瓦。雷鸟卡片,有两个芯片,将350瓦。然而,不考虑性能/瓦特,这不会是可衡量的,直到雷鸟明年在硅可以进行测试。现在InspreSemi录制出雷鸟,这意味着它在物理本季度芯片的硅,和作为PCIe卡将在明年早期Q2到达。

雷鸟将由使用12台积电纳米制造过程节点。台积电是相当较低的积压的过程节点(5 nm和7海里),但诺顿表示,台积电可以给他们提供他们需要在12海里。

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