• AI训练与推理芯片


    AI训练与推理芯片

    1. 训练芯片

    1.1.云燧T20

    基于邃思2.0芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能训练加速卡,具有模型覆盖面广、性能强、软件生态开放等特点,可支持多种人工智能训练场景。同时具备灵活的可扩展性,提供业界领先的人工智能算力集群方案。

     

     高密的计算芯片

    57.5mm × 57.5mm超大封装尺寸提供高密的澎湃人工智能算力。

    强劲的单精算力

    最高达40TFLOPS(FP32)、160TFLOPS(TF32)的单精度算力。

    先进的堆叠存储

    基于HBM2E存储方案,最高可支持64GB容量,1.8TB/s带宽。

    灵活的算力扩展

    300GB/s的独立片间互联通道提供灵活的多芯片算力扩展方案。

    邃思2.0芯片基于人工智能领域专用处理器架构设计,提供强劲的全精度人工智能算力、先进的存储方案、灵活的可扩展性,广泛支持视觉、语音语义、强化学习等各技术方向的模型训练。

     

     GCU-CARA 2.0架构

    具有完全自主知识产权的通用计算架构,集成领先的计算引擎、数据引擎和互联引擎,提供高密的全精度人工智能算力,广泛支持各类型深度学习模型训练。

    先进存储

    搭载业界领先的HBM2E存储方案,具备超大存储容量和访存带宽,最高达到64GB和1.8TB/s,高效支持超大规模模型训练。

    高速互联

    燧原智能互联(GCU-LARE)是专为人工智能训练集群研发的互联技术,提供300GB/s互联带宽,支持数千张云燧加速卡互联,具备优异的线性加速比。

    性能表现

     

     参数

     

    1.2.云燧T21

    基于OCP(开放计算项目)OAM(开放加速模组)标准设计、兼容OCP OAI标准(开放加速器基础设施)的高性能人工智能训练加速模组,基于邃思2.0芯片打造的,面向数据中心,可广泛应用于互联网、金融、教育、医疗、工业以及政务等行业。

     

     高密的计算芯片

    57.5mm × 57.5mm超大封装尺寸提供高密的澎湃人工智能算力。

    强劲的单精算力

    最高达40TFLOPS(FP32)、160TFLOPS(TF32)的单精度算力。

    先进的堆叠存储

    基于HBM2E存储方案,最高可支持64GB容量,1.8TB/s带宽。

    灵活的算力扩展

    300GB/s的独立片间互联通道提供灵活的多芯片算力扩展方案。

    邃思2.0芯片基于人工智能领域专用处理器架构设计,提供强劲的全精度人工智能算力、先进的存储方案、灵活的可扩展性,广泛支持视觉、语音语义、强化学习等各技术方向的模型训练。

     

     生态开放

    基于OCP OAM标准(开放加速模组)

    兼容OCP OAI标准(开放加速器基础设施)

    提供更高效的服务器和数据中心设计。

     

     高速互联

    燧原智能互联(GCU-LARE)是专为人工智能训练集群研发的互联技术,提供300GB/s互联带宽,支持数千张云燧加速卡互联,具备优异的线性加速比。

    GCU-CARA 2.0架构

    具有完全自主知识产权的通用计算架构,集成领先的计算引擎、数据引擎和互联引擎,提供高密的全精度人工智能算力,广泛支持各类型深度学习模型训练。

    性能表现

     

     参数

     

     2. 推理芯片

    云燧i10是一款面向云端数据中心的高性能人工智能推理加速卡,可广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别与合成、知识图谱等多类型云端推理场景。

     

     

     性能表现

     

     参数

     

     3. 软件平台

     

     特性

     

     计算及编程平台

     

     产品应用

    CLOUDBLAZER T20

    云燧T20是基于邃思2.0芯片打造的面向数据中心的第二代人工智能训练加速卡,具有模型覆盖面广、性能强、软件生态开放等特点,可支持多种人工智能训练场景。同时具备灵活的可扩展性,提供业界领先的人工智能算力集群方案。

    CLOUDBLAZER T21

    云燧T21是基于OCP(开放计算项目)OAM(开放加速模组)标准设计、兼容OCP OAI标准(开放加速器基础设施)的高性能人工智能训练加速模组,基于邃思2.0芯片打造的,面向数据中心,可广泛应用于互联网、金融、教育、医疗、工业以及政务等行业。

    参考链接:https://www.enflame-tech.com/

    人工智能芯片与自动驾驶
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/15101554.html
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