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软硬件融合

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    从DPU看大芯片的发展趋势:融合

    编者按DPU芯片,跟之前的GPU、AI芯片最大的不同在于,DPU是集成多种领域加速于一体的集成加速平台。如果说GPU、AI加速芯片,是CPU+xPU单个异构计算的分离趋势,那么DPU的出现,则预示着,整个计算系统,在从单异构的分离逐渐走向多异构的融合。当然,DPU仅仅只是开始,更加充分的融合,将在本文详细分析和介绍。

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    大芯片面临的共同挑战

    最近一直思考:何谓“大芯片”?大芯片的标准是什么?CPU、GPU、AI、DPU以及HPU等各种超大规模的大芯片,其底层逻辑到底是什么?

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    超异构 x Chiplet:双剑合璧,实现算力指数级提升

    Chiplet标准UCIe已经得到很多主流大厂的认可,席卷之势愈发明显。但就Chiplet的价值挖掘,目前可见的,都还停留在如何降成本和简单地扩大设计规模方面。我们觉得,Chiplet的价值还没有得到充分挖掘。

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    亚马逊AWS自研芯片深度分析

    去年的AWS re:Invent 2021有很多跟芯片相关的内容值得展开来说的事情。但网上已经有很多专业的文章了,我就不再班门弄斧一一介绍了。

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    再来聊聊大家都经常聊的算力话题

    今年春节的时候,一直在上海。闲来无事,又在思考软硬件融合相关的各种弯弯绕绕。于是,春节期间写了《预见·第四代算力革命》系列四篇文章,洋洋洒洒3万字。

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    超异构计算,NVIDIA已经在行动

    最近在梳理一些巨头的超异构计算发展趋势,发现:Intel在做非常宏大的战略层面的布局,而NVIDIA则已经在执行层面全面行动。NVIDIA在云、网、边、端等复杂计算场景,基本上都有重量级的产品和非常清晰的迭代路线图。

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    大算力芯片,向左(定制)还是向右(通用)?

    2015年,亚马逊AWS收购Annapurna,开始了芯片自研之路。差不多同一时间,谷歌自研的AI芯片TPU也开始在内部使用。从此,互联网云计算公司纷纷开始了自研芯片之路,这成为了这些年IC行业重要的趋势。

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    超异构计算:大算力芯片的未来

    编者按回顾计算机的发展历史,从串行到并行,从同构到异构,接下来会持续进化到超异构:第一阶段,串行计算。单核CPU和ASIC等都属于串行计算。第二阶段,同构并行计算。CPU多核并行和GPU数以千计众核并行均属于同构并行计算。第三阶段,异构并行计算。CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+DSA以及SOC都属于异构并行计算。(SOC属于异...

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    类似智能手机的发展,数据中心将进入完全可编程时代

    NVIDIA有DPU和DOCA;Intel有IPU和IPDK,而且还发起了OPI;然后博通刚刚宣布收购VMWare。这些看似没有联系的事情之间,其实有一个共通的底层逻辑。

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    可无限扩展的AI处理器:Tenstorrent虫洞

    Tenstorrent的可扩展AI架构,有很多特征非常符合我们软硬件融合的理念和思路,大家一起学习:

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    DPU发展面临的困境和机遇

    有一些投资人认为,DPU赛道比较鸡肋:CPU/GPU同量级的高投入,但市场规模却不大。并且因为DPU跟用户的业务休戚相关,很多用户倾向自研,这进一步导致公开市场规模更加有限。

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    极术读书

    本专栏为极术社区推荐图书及课程专栏,覆盖半导体,人工智能,物联网及人工智能等智能计算领域。

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    FPGA 的逻辑

    FPGA Logic 二三事

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    可扩展AI芯片:Tenstorrent Grayskull(以及一些软硬件融合观点)

    前阵子,又更新了一版“软硬件融合”幻灯片(可在文章末尾找到下载地址)。有一些朋友对软硬件融合有自己的理解,有些观点甚至跟我们这里强调的软硬件融合观点是相悖的。在这里,把我们所强调的软硬件融合的一些基本的观点,在这里再总结一下,算是跟行业中的朋友们共同探讨:

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    因为同一项“黑科技”,Intel收购Barefoot,AMD收购Pensando

    编者按 2019年,Intel收购Barefoot,价格未知(估计50亿美金左右)。Barefoot是P4网络编程语言的发明者,也是使用该语言的Tofino系列以太网交换机芯片的创造者。Intel的IPU(芯片代号Mount Evans)已经集成了P4可编程引擎。2022年,AMD收购Pensando,价格19亿美金。Pensando的高性能、高可扩展的DPU包括可编程的数据包处...

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    软硬件融合:超异构算力革命(幻灯片第六版,附下载链接)

    编者按 “软硬件融合”图书是相关技术详解,会不定期更新。“软硬件融合”公众号关注行业热点,撰写对技术、行业发展的一些看法。“软硬件融合”技术交流群聚集了软硬件领域的大佬和相关领域的投资人。相互学习,相互帮助,共同发展。“软硬件融合”幻灯片是整个知识体系的精炼,字斟句酌,全程干货密集。差不多一个季度更新一版...

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    Tesla Dojo:极致可扩展的AI训练芯片和平台

    编者按Tesla Dojo芯片和相应的整个集群系统,跟传统的设计理念有很大的不同。其基于整个POD级的超强的扩展性和全系统栈协同设计能力,值得我们大家学习和借鉴。Tesla Dojo是Jim Keller主导的项目,整个架构跟Tenstorrent的设计理念有很多相似之处。后面我们会花时间一起学习Tenstorrent的架构和系统。这里,让我们先学习...

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    是否存在足够“通用”的处理器,在性能快速提升的同时,还能够“包治百病”?

    编者按John Hennessy和David Patterson是体系结构领域的权威,两人在其2017年图灵奖获奖演讲时说,未来十年是体系机构的黄金年代,在CPU性能达到瓶颈的情况下,需要针对特定的领域定制专用处理器,这也就是当前大家熟悉的DSA(Domain Specific Architecture,特定领域架构)。随后,还专门写了专业的论文详细论证此事(...

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    Chiplet UCIe协议已定,CPU、GPU、DPU混战开启,未来路在何方?

    编者按Chiplet形成标准的UCIe协议,这为多个“芯片”互联成更大的“宏芯片”扫清了最后的障碍。当前,很多芯片的设计规模和板级多芯片协同的功能划分,都是基于现有工艺下的面积和晶体管规模约束而形成的。当Chiplet成为主流,很多芯片的功能范畴将发生质的变化。CPU、GPU和DPU是数据中心的三大主流芯片,相互协同也相互影响...

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    预见·第四代算力革命(四):宏观算力建设

    编者按新华社北京2022年2月17日电,记者了解到,国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局近日联合印发文件,同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏启动建设国家算力枢纽节点,并规划了张家口集群等10个国家数据中心集群。至此,全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计...

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2019年09月20日 加入
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