Процессоры на MIPS тоже станут умными и обучаемыми

За последние десять лет жизнь изрядно потрепала архитектуру MIPS. Десять лет назад она начала резко терять популярность на волне интереса к архитектуре ARM и в 2012 году была приобретена компанией Imagination Technologies. Но и с Imagination не сложилось. В 2017 году компания Apple заявила об отказе от графических ядер PowerVR и, тем самым, обанкротила Imagination и пустила по миру разработки MIPS. В 2018 году патенты MIPS и наборы команд купила молодая компания Wave Computing, которая специализировалась не на процессорах, а на ускорителях ИИ. Наконец, в конце 2018-го компания Wave Computing объявляет о планах сделать архитектуру MIPS свободной от лицензирования и уже в марте этого года выпускает первый бесплатный релиз MIPS R6. Но и о себе Wave не забыла. На днях компания выпустила лицензированный продукт TritonAI, который поможет сделать процессоры на архитектуре MIPS умными и обучаемыми.

Поскольку архитектура MIPS в основном ориентирована на периферийные платформы, что не исключает её масштабирование до уровня ЦОД, пакет TritonAI ориентирован в первую очередь на периферийные (пограничные) обучаемые системы и системы с функцией принятия решений. Сама архитектура MIPS при этом остаётся свободной от лицензирования в пределах представленных релизов, хотя определённые ядра компания Wave Computing будет также распространять на условиях лицензии.

Благодаря фирменной технологии WaveFlow платформа TritonAI будет поддерживать произвольные ИИ-алгоритмы, что делает её весьма гибким решением. В общем случае разработчик обещает поддержку ускорения вычислений как целочисленных данных 8/16/32/int, так и bfloat16, а также 32 FP. По умолчанию TritonAI поддерживает ускорение работы ИИ фрейморка Google TensorFlow в ОС Linux. Возможно портирование других фреймворков, например, Caffe2. Для 8-битных целочисленных операций производительность достигает одного PetaTOP на одном ядре в комбинациях матриц 4 ? 4 или 8 ? 8 для запуска ускорения работы алгоритмов популярных свёрточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN). В рамках 7-нм техпроцесса исполнение CNN на платформе TritonAI может масштабироваться до 8 TOPS/Вт и обеспечить свыше 10 TOPS/мм² на типичном техпроцессе с обычным вольтажом.

Что касается изменения масштабов платформы, то она допускает работу на массиве от 1 до 6 ядер MIPS с аппаратной поддержкой до 4 автономных вычислительных потоков на каждое ядро. Это масштаб изменения от пограничного устройства, например, из разряда вещей с подключением к Интернету до ускорителей в центрах по обработке данных. Архитектура ядер бесплатна, ИИ за деньги. Это формула успеха? Посмотрим.

Источник:

Источник: servernews.ru

Комментарии: