Wave Computing 기술 Chris Nicol은 회사의 차세대 DPU가 자사의 데이터 스트림 아키텍처와 64 비트 멀티 스레드 코어 기술을 TSMC의 7nm 공정 기술과 결합하여 에지 적용 AI 솔루션을 향상 시켰다고 설명했습니다. 성능 처리 및 생산 프로세스의 위험 및 비용 감소 또한 Broadcom의 패키징 및 테스트 경험과 7nm 실리콘 지적 재산 (IP) 플랫폼은 회사에 큰 도움이 될 것이며 거대한 규모의 시스템에 대한 AI 시스템의 효율성과 용량을 더욱 향상시킬 것입니다. 기계 학습 데이터 집합입니다.
Broadcom의 ASIC 제품 사업부 수석 부사장 인 Frank Ostojic은 AI 작업량과 신경망의 복잡성이 폭발하고 있으며 7nm 고급 프로세스 노드와 데이터 스트림 기술을 통합하면 AI에 도움이 될 것이라고 그는 강조했습니다. 업계는 클라우드에서 사물의 인터넷으로 빠르게 혁신하고 있습니다.
전반적으로 웨이브 컴퓨팅의 현재 버전 인 DPU는 16nm 공정 노드를 사용하고 차세대 DPU는 Broadcom의 디자인 플랫폼, 대량 생산 기술 및 인증을 활용하여 TSMC의 7nm 공정을 사용하여 생산됩니다 고성능 딥 학습 애플리케이션, 완벽한 제품 개발 및 생산을위한 7nm 56Gbps 및 112Gbps 시리얼 라이저 / 디시리얼라이저 (SerDes)
이 공동 프로젝트를 들어, 칼 프로 인트 시장 조사 업체 인 무어 인사이트 & 전략, 수석 애널리스트는 조합 7nm 공정과 기술을 스트리밍 데이터, 엄격한 요구 사항의 처리 플랫폼 AI 응용 프로그램에 맞게 구축하는 데 도움이 될 것입니다. 그리고 그는 고급 과정에서 브로드 대해도 낙관하고 있다고 말했다 웨이브 컴퓨팅을 도울 수있는 디자인 지식 노드는, AI 기술을 개발했다.