新ターミナルの世界初演は、カンブリア紀7nmで/クラウドAIチップを送っ:!テロ力をカウント

5月3日午後、上海で開催されたAI技術ユニコーンカンブリア紀の新しい会議の最強のフィールドは、最後に、雲はまた、新しい業界ベンチマークを設定し、新たなAIチップを導入しました。

カンブリア創業者兼CEOのチェン博士Tianshi個人的な外観とスピーチは、カンブリア紀技術の新興企業の本来の意図を想起し、同社のオープン、コラボレーティブ、Win-Winのビジネス哲学を導入しました。

カンブリアン・テクノロジーは、2016年にスマートフォン、セキュリティ監視、ウェアラブル・デバイス、そして誰にも初めての商用ディープ・ラーニング・プロセッサーであるCambricon-1Aを世界で初めて発表しました航空機やスマートな運転のような端末機器の様々なタイプは、主流インテリジェントアルゴリズムのエネルギー消費率は、従来のCPUやGPUを凌駕する。

Huawei社キリン970プロセッサNPUニューラルネットワーク部は、このカンブリア紀1Aから来て、携帯電話はまた、概念とAIのアプリケーションは繁栄します。

今日、 カンブリア紀の技術は、IP製品のカンブリア紀1M '、最初7nmでTSMCの製造プロセスの第三世代をリリースした、電力消費率は、世界のワットあたり5兆回の演算である5Tops / Wに達し、および2Topsを提供し、4TOPS異なるシナリオ、AI処理要件の大きさ、及びマルチコア相互接続のためのサポートの異なる順序を満たすために、8Tops三スケールのプロセッサコア。

カンブリア1Mプロセッサは1H / 1A優れた完全前の2つのIP製品のカンブリア紀を続けます CNN、RNN、SOMおよび他の多様な学習奥行きモデル、さらにSVMをサポートして、K-NN、K平均、決定木及び他の古典的な機械学習アルゴリズムをサポートするために、単一のプロセッサコア、ローカル訓練のためのサポート 、ビジョン、スピーチ、自然言語処理と古典機械学習のさまざまなタスク柔軟かつ効率的なコンピューティング・プラットフォームが広く、スマートフォンで使用することができ、スマートスピーカー、スマートカメラ、スマートドライブおよびその他のフィールドを提供します。

今日カンブリアンによってリリースされた第2のヘビー級製品は、 1GHzの周波数平衡モード、高速モードの1.3GHzのに機械学習は、最新カンブリアMLUv01アーキテクチャを使用して、APOSカンブリアMLU100」を推定するための駆動、第2の固定小数点演算あたり128000000000000回の等価理論ピーク速度毎秒最大166.4兆の固定小数点演算

しかし、同時に、 典型的なボードは、ピーク電力が110ワットを超えていないだけで80ワットを消費します。

カンブリアン端末プロセッサと同様に、 MLU100クラウドチップは卓越した汎用性を維持し、さまざまなタイプの深い学習と古典的な機械学習アルゴリズムをサポートします 完全に複雑な視覚シーン、音声、自然言語処理、データマイニングと、このような大量のデータ、マルチタスク、マルチモーダル、低遅延、高スループットなど、他の古典的な分野でのクラウドインテリジェントな処理のニーズを満たします。

同時に、完全に前例のないインテリジェンス体験を顧客に提供し、クラウドの協調的なアプローチを終了するカンブリア1A / 1H / 1Mプロセッサシリーズの端末に適合させることができます。

報告によると、 MLU100クラウドスマートチップカンブリア紀には、その開発過程における新たなマイルストーンにもカンブリア紀には中国初の(およびいくつかの世界では)となっているマークされ、研究開発成果の2年近く続いた端末とインテリジェントなクラウドの両方を持っていますプロセッサ製品の商業会社。

カンブリアン・テクノロジーは、製品に加えてパートナーにも大きな進歩をもたらしました。

Lenovo 記者会見で発表されたスマートカード処理サーバプラットフォームThinksystemのSR650を搭載した国内初のカンブリア紀MLU100は、37件の世界記録サーバのベンチマークを破りました。

中国科学アカデミー 世界初のクラウドベースのサーバーPHANERONシリーズをリリースし、人工知能管理プラットフォームSothisAIカンブリアンMLUは、シームレスかつカンブリアチップとその開発環境、統合の深さを達成することができます。

HKUSTニュース カンブリアンのインテリジェントプロセッサは、音声インテリジェント処理における主要な競合他社のクラウドGPUソリューションに比べ、5倍以上のエネルギー消費を実現しています。その結果、ローカルの音声認識精度が比較的従来のプロセッサは9.8%加速されます。

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