reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
© Pixabay Technologie | 19 marca 2018

Wave Computing wykorzysta superwydajne rdzenie MIPS

Wave Computing, lider rozwiązań AI, w tym Deep Learning, wykorzysta w swoich nowych rozwiązaniach 64-bitowe, superwydajne rdzenie MIPS, przechodząc powoli w kierunku ‘Edge Computing’.
Wave Computing, firma z Krzemowej Doliny, która odpowiada za rewolucyjne rozwiązania w sferze AI oraz nauczania maszynowego (DL - „Deep Learning”) ogłosiła, że nawiązała współpracę z MIPS Technologies, wybierając ich 64-bitowy, wielowątkowy procesor, jako bazę dla przyszłych rozwiązań AI i DL.

Rdzenie MIPS mają stanowić serce nowych jednostek DPU („Dataflow Processing Unit”), które będą trzonem systemów DL od Wave. Rdzenie te będą odpowiadać za obsługę wszystkich funkcji kontrolnych, w tym obsługę systemów RTOS i podsystemu SoC.

„Połączenie rewolucyjnej architektury ‘dataflow’ z najnowszymi 64-bitowymi rdzeniami MIPS stanowić będzie kolejny, duży krok w rozwoju technologii” - Derek Meyer, CEO w Wave Computing.
Dzięki technologiom oferowanym przez MIPS, możliwe będzie rozszerzenie rewolucji w przepływie danych („dataflow”) w systemach AI, przechodząc z rozwiązań opartych na klasycznych superkomputerach, w kierunku przetwarzania brzegowego („Edge computing”), pozbywając się problemów z komunikacją, jak np. wąskie gardła (co stanowi plagę dla wielu tego typu systemów).

Czemu warto iść w kierunku przetwarzania brzegowego? Rozwiązania wykorzystujące chmurę zyskały w ostatnim czasie sporą popularność i niewątpliwie posiadają wiele zalet. Jednak technologia ta nie wszędzie się odnalazła. Częstym problemem było wspomniane wąskie gardła, wynikające chociażby z ogromnej ilości danych, jaka płynęła do centrów danych. To wiązało się też z problemami wydajnościowymi i długim czasem oczekiwania na odpowiedź.

Rozwiązaniem mogą być właśnie systemy wykorzystujące model „Edge computing”. Jest to styl architektoniczny dla rozproszonych systemów informatycznych. Można to przyrównać w pewnym sensie do starego stylu klient-serwer. Idea ta jest podobna, choć nieco bardziej rozbudowana. Chodzi o to, by część zadań związanych z przetwarzaniem danych przenieść bliżej miejsc, gdzie one powstają lub są odbierane, czyli na końcówki urządzeń, tzw. krawędź internetu. Stąd też nazwa: „edge computing”, czyli przetwarzanie krawędziowe, lub brzegowe.

Projektujesz elektronikę? Zarezerwuj 4 października 2018 roku na największą w Polsce konferencję dedykowaną projektantom, Evertiq Expo Kraków 2018. Przeszło 50 producentów i dystrybutorów komponentów do Twojej dyspozycji, ciekawe wykłady i świetna, twórcza atmosfera. Jesteś zaproszony, wstęp wolny: kliknij po szczegóły.

© Evertiq
- Cieszymy się, że możemy współpracować z Wave Computing, firmie która rewolucjonizuje AI dzięki swoim rozwiązaniom ‘deep learning’ – mówi Dado Banatao z MIPS. Firma MIPS to jeden z liderów jeśli chodzi o rozwiązania takie jak 64-bitowe, wielowątkowe rdzenie dla systemów wbudowanych oraz technologie związane z wielozadaniowością. Wydajność jaką osiągają układy MIPS sprawiają, że świetnie nadają się do zadań związanych z AI oraz DL.

Technologia Wave Computing’s Dataflow to unikalne podejście, które umożliwia wysoce wydajną realizację zadań związanych z ‘deep learning’. Wykorzystuje się tu dane i modele równoległości obecne w sieciach neuronowych, splątanych i nawracających („convolutional and recurrent neural networks”).
reklama
reklama
Załaduj więcej newsów
November 14 2018 11:24 V11.8.1-1