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

Wave Computing wykorzysta superwydajne rdzenie MIPS

Wave Computing, lider rozwi─ůza┼ä AI, w tym Deep Learning, wykorzysta w swoich nowych rozwi─ůzaniach 64-bitowe, superwydajne rdzenie MIPS, przechodz─ůc powoli w kierunku ÔÇśEdge ComputingÔÇÖ.
Wave Computing, firma z Krzemowej Doliny, kt├│ra odpowiada za rewolucyjne rozwi─ůzania w sferze AI oraz nauczania maszynowego (DL - ÔÇ×Deep Learning”) og┼éosi┼éa, ┼╝e nawi─ůza┼éa wsp├│┼éprac─Ö z MIPS Technologies, wybieraj─ůc ich 64-bitowy, wielow─ůtkowy procesor, jako baz─Ö dla przysz┼éych rozwi─ůza┼ä AI i DL.

Rdzenie MIPS maj─ů stanowi─ç serce nowych jednostek DPU (ÔÇ×Dataflow Processing Unit”), kt├│re b─Öd─ů trzonem system├│w DL od Wave. Rdzenie te b─Öd─ů odpowiada─ç za obs┼éug─Ö wszystkich funkcji kontrolnych, w tym obs┼éug─Ö system├│w RTOS i podsystemu SoC.

ÔÇ×Po┼é─ůczenie rewolucyjnej architektury ÔÇśdataflowÔÇÖ z najnowszymi 64-bitowymi rdzeniami MIPS stanowi─ç b─Ödzie kolejny, du┼╝y krok w rozwoju technologii” - Derek Meyer, CEO w Wave Computing.
Dzi─Öki technologiom oferowanym przez MIPS, mo┼╝liwe b─Ödzie rozszerzenie rewolucji w przep┼éywie danych (ÔÇ×dataflow”) w systemach AI, przechodz─ůc z rozwi─ůza┼ä opartych na klasycznych superkomputerach, w kierunku przetwarzania brzegowego (ÔÇ×Edge computing”), pozbywaj─ůc si─Ö problem├│w z komunikacj─ů, jak np. w─ůskie gard┼éa (co stanowi plag─Ö dla wielu tego typu system├│w).

Czemu warto i┼Ť─ç w kierunku przetwarzania brzegowego? Rozwi─ůzania wykorzystuj─ůce chmur─Ö zyska┼éy w ostatnim czasie spor─ů popularno┼Ť─ç i niew─ůtpliwie posiadaj─ů wiele zalet. Jednak technologia ta nie wsz─Ödzie si─Ö odnalaz┼éa. Cz─Östym problemem by┼éo wspomniane w─ůskie gard┼éa, wynikaj─ůce chocia┼╝by z ogromnej ilo┼Ťci danych, jaka p┼éyn─Ö┼éa do centr├│w danych. To wi─ůza┼éo si─Ö te┼╝ z problemami wydajno┼Ťciowymi i d┼éugim czasem oczekiwania na odpowied┼║.

Rozwi─ůzaniem mog─ů by─ç w┼éa┼Ťnie systemy wykorzystuj─ůce model ÔÇ×Edge computing”. Jest to styl architektoniczny dla rozproszonych system├│w informatycznych. Mo┼╝na to przyr├│wna─ç w pewnym sensie do starego stylu klient-serwer. Idea ta jest podobna, cho─ç nieco bardziej rozbudowana. Chodzi o to, by cz─Ö┼Ť─ç zada┼ä zwi─ůzanych z przetwarzaniem danych przenie┼Ť─ç bli┼╝ej miejsc, gdzie one powstaj─ů lub s─ů odbierane, czyli na ko┼äc├│wki urz─ůdze┼ä, tzw. kraw─Öd┼║ internetu. St─ůd te┼╝ nazwa: ÔÇ×edge computing”, czyli przetwarzanie kraw─Ödziowe, lub brzegowe.

Projektujesz elektronik─Ö? Zarezerwuj 4 pa┼║dziernika 2018 roku na najwi─Öksz─ů w Polsce konferencj─Ö dedykowan─ů projektantom, Evertiq Expo Krak├│w 2018. Przesz┼éo 50 producent├│w i dystrybutor├│w komponent├│w do Twojej dyspozycji, ciekawe wyk┼éady i ┼Ťwietna, tw├│rcza atmosfera. Jeste┼Ť zaproszony, wst─Öp wolny: kliknij po szczeg├│┼éy.

┬ę Evertiq
- Cieszymy si─Ö, ┼╝e mo┼╝emy wsp├│┼épracowa─ç z Wave Computing, firmie kt├│ra rewolucjonizuje AI dzi─Öki swoim rozwi─ůzaniom ÔÇśdeep learningÔÇÖ ÔÇô m├│wi Dado Banatao z MIPS. Firma MIPS to jeden z lider├│w je┼Ťli chodzi o rozwi─ůzania takie jak 64-bitowe, wielow─ůtkowe rdzenie dla system├│w wbudowanych oraz technologie zwi─ůzane z wielozadaniowo┼Ťci─ů. Wydajno┼Ť─ç jak─ů osi─ůgaj─ů uk┼éady MIPS sprawiaj─ů, ┼╝e ┼Ťwietnie nadaj─ů si─Ö do zada┼ä zwi─ůzanych z AI oraz DL.

Technologia Wave ComputingÔÇÖs Dataflow to unikalne podej┼Ťcie, kt├│re umo┼╝liwia wysoce wydajn─ů realizacj─Ö zada┼ä zwi─ůzanych z ÔÇśdeep learningÔÇÖ. Wykorzystuje si─Ö tu dane i modele r├│wnoleg┼éo┼Ťci obecne w sieciach neuronowych, spl─ůtanych i nawracaj─ůcych (ÔÇ×convolutional and recurrent neural networks”).
reklama
reklama
Załaduj więcej newsów
January 17 2019 14:20 V11.11.0-2