НТЦ "Модуль" представляет новый серверный нейроускоритель на отечественных процессорах

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


NM Quad – высокопроизводительный вычислительный модуль, предназначенный для реализации нейронных сетей, цифровой обработки сигналов и изображений.

Изделие актуально для применения в составе специализированных высокопроизводительных вычислительных комплексов, суперкомпьютеров, серверов, центров обработки данных, в системах машинного зрения, цифровой обработки сигналов и изображений.

В основе устройства – четыре многоядерных DSP-процессора К1879ВМ8Я на базе оригинальной векторно-матричной архитектуры NeuroMatrixCore 4. Благодаря своей высокой производительности, изделие может обрабатывать большие массивы данных в режиме реального времени.

Комментирует Халиль Эль Хажж, руководитель отдела маркетинга НТЦ «Модуль»:

«Сегодня на отечественном рынке нейроускорителей отсутствуют аналоги NM Quad: модуль построен на базе сразу четырех нейропроцессоров К1879ВМ8Я и предоставляет производительность в 2 TFLOPS для данных в формате fp32 и 0.5 TFLOPS для fp64».

Безусловное преимущество нового нейроускорителя – гибкая настройка под задачи пользователя. Каждый из 4 процессоров К1879ВМ8Я содержит 4 независимых вычислительных кластера с 4 ядрами NMC4 в каждом. В рамках процессора пользователь имеет возможность самостоятельно выбрать режим работы устройства – обрабатывать данные всеми четырьмя кластерами сразу, либо дать каждому кластеру свою задачу. Такой подход масштабируется на 4 процессора К1879ВМ8Я. Таким образом в распоряжении пользователя оказываются сразу 16 вычислительных кластеров, каждый из которых может быть настроен на индивидуальную независимую задачу, либо задействован в нужном пользователю количестве для параллельной обработки данных. Подробнее об NM Quad (https://www.module.ru/products/2-moduli/nm-quad)


Источник: www.module.ru

Комментарии: