長波コンピューティング技術クリスニコルは、その縁AIアプリケーション溶液を高めるためDPUの次世代アーキテクチャに関連して、説明し、そして独自のデータストリーム64元のマルチスレッド（マルチスレッド）とTSMC 7nmでプロセス技術のコア技術処理効率、および生産プロセスのリスクとコストを削減します。加えて、Broadcomのパッケージングとテストの経験と7nmでシリコン知的財産（IP）プラットフォームは、さらに巨大に対処するためにAIシステムのパフォーマンスと容量を強化するために、企業にとって有益であることを行っています機械学習データセット。
BroadcomのASIC製品部門フランク・Ostojicのシニアバイスプレジデント兼マネージャは、ワークロードとAIニューラルネットワークの複雑さは、爆発的な成長を見せていることを指摘したが、彼は7nmで、高度なプロセス・ノードとデータストリーミング技術の統合は、AIを助けると信じていますオブジェクトへのクラウドから速いネットワーク業界の革新的なアプリケーション。
全体として、ウェーブ・コンピューティングは、DPUの現在のバージョンは、DPUの次世代生産の7nmでプロセスのTSMC（TSMC）を使用する一方、16nm製造プロセス・ノードを使用し、ブロード設計プラットフォーム、生産技術と、ならびにその認定及び高性能アプリケーションのための深学習は56Gbpsや112Gbpsシリアル/デシリアライザのシリアルデバイス（SERDES）、完全な製品開発と生産プロセスを7nmで。
この共同プロジェクト、カール・フロイント市場調査会社ムーア洞察力と戦略について、シニアアナリストは、組み合わせ7nmでプロセスと技術をストリーミングデータと述べ、厳しい要件の処理プラットフォームAIアプリケーションを満たすために構築するのに役立ちます。そして彼は、高度なプロセスでも、ブロードコムについて楽観的ですウェーブコンピューティングを助けることができる設計知識・ノードは、AI技術を開発しました。