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美國神話公司推出M1076模擬矩陣處理器

hl5C_deeptechch ? 來源:DeepTech深科技 ? 作者:DeepTech深科技 ? 2021-06-15 15:38 ? 次閱讀
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近日,美國神話(Mythic)公司推出 M1076 模擬矩陣處理器,這款模擬 AI人工智能)處理器的耗電量是傳統模擬處理器的十分之一。

該公司表示,M1076 模擬矩陣處理器可以從服務器的邊緣向應用程序擴展,旨在為智能城市、工業應用、企業應用和消費設備等多個垂直領域提供解決方案。

據悉,Mythic 公司創建于 2012 年,邁克?亨利(Mike Henry)和戴夫?菲克(Dave Fick)為公司的核心創始人,他們分別擔任 Mythic 公司的董事長和首席運營官(CTO),其中邁克?亨利擁有良好的教育背景,他的本科、碩士和博士學位均在弗吉尼亞理工大學獲得。

2012 年,邁克?亨利的合伙人戴夫?菲克,恰好在密歇根大學擔任計算機體系結構的研究助理,于是他們很快創立了屬于自己的公司,目前 Mythic 公司在加利福尼亞州紅木市和德克薩斯州奧斯汀市共擁有 125 名員工,專注于為橫跨亞太地區、歐洲和美國的客戶群提供技術解決方案。

該公司早在九年前就開始計劃制造出一款可申請專利且具有技術革命性的處理器,Mythic 公司首席執行官邁克?亨利在接受媒體采訪時表示,該公司非常重視具備能源效率和成本更低的模擬技術,他們想出了如何在模擬電路中使用較小的非數字電路電流,來降低能量的消耗。

邁克?亨利還表示:我們有極大的信心找到一種與 GPU(graphics processing unit,圖形處理器)具有相同計算運力,但成本和功率要低很多的處理器?!?/p>

美國芯片領域幾乎所有的從業人員認為,這不可能實現,但是邁克?亨利依然認為他們公司的這一設想對推動芯片行業的發展具有里程碑式的意義。為了盡快推出 M1076 模擬矩陣處理器,Mythic 公司此前已籌集到 7000 萬美元。

M1076 耗電量是傳統處理器的 1/10

在人工智能計算中,芯片通常要每秒要計算數以萬億次的運算,Mythic 公司嘗試在模擬電路中使用較小的電流來構建模擬電路,在芯片尺寸、成本和功耗方面,達到比 GPU 或其他處理方法更高效的效果。

M1076 模擬 AI 矩陣處理器包含 M1076 Analog Matrix processor、ME1076 M.2 A/E Key Card、MM1076 M.2M Key Card、MNS1076 AMP(Amplifier,放大器)Evaluation System 四款型號。

M1076 模擬 AI 矩陣處理器可以提供低功耗 AI 處理。Mythic 公司使用模擬電路而不是數字來創建處理器,以便于將內存集成到處理器中,耗電量比傳統模擬處理器低 10 倍。

M1076 模擬 AI 矩陣處理器主要有以下優勢

3 瓦脈沖支持高達 25 萬億次/秒的人工智能計算:M1076 AMP 評估系統的亮點是可以在功率為 3 瓦的脈沖中,支持高達 25 萬億次/秒的人工智能計算。

M1076 AMP 能以 1/10 的耗能量,將 GPU 的計算資源集中在一個芯片中,讓用戶設備可以更高的分辨率、更快的幀速率運行一個或多個復雜的應用程序,并能獲得更好的推算結果。據悉,M1076 AMP 評估系統可滿足人工智能應用程序方面諸多需求。

小設備大能量,于小型邊緣設備中靈活縮放:M1076 AMP 的設計思路是,給小型邊緣設備提供強大的計算,并輕松進行縮放,以便在數據中心中提供服務器級計算。M1076 AMP 可以使用單個放大器處理單個線流,或者輕松提高系統性能,在面板上使用多個 AMP 處理器 ,可以處理多個線流,提供超高清分辨率以及多個神經網絡應用程序。

為跨領域提供高效且經濟的解決方案:M1076 模擬 AI 矩陣處理器高效的數據流架構、強大的模型優化套件和高效的圖形編譯器,為人工智能應用程序的確定性執行提供了保障。

M1076 AMP 可以應用在多個領域,譬如工業機器視覺、自主無人機、監控攝像頭和網絡錄像機應用的對象檢測等。M1076 AMP 還可應用在低延時人體姿勢捕捉的 AR/VR(Augmented Reality/Virtual Reality,增強現實/虛擬現實技術)中,對智能健身、可協助人工智能的推動有很大幫助。

該公司的產品兼業務發展副總裁蒂姆?維林(Tim Vehling)表示,Mythic 公司的產品開發人員把強大的人工智能程序集成到受尺寸、功率和熱管理挑戰限制的邊緣設備中。AI 系統開發人員也確信,當他們為目標精度、幀速率、延遲或電源配置文件設計產品、部署產品時,處理器的性能目標將得到保證。

原文標題:美國處理器公司Mythic發布M1076模擬矩陣處理器,功耗量可降低10倍

文章出處:【微信公眾號:DeepTech深科技】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

責任編輯:haq

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