Следите за нами в социальных сетях:

Единая отраслевая платформа по электронике, микроэлектронике и новым технологиям
我们在俄罗斯为中国公司做广告
Новости электроники и микроэлектроники
Приглашаем подписаться на наш telegram-канал https://t.me/IndustryHunter, где мы публикуем новости, перепосты важных сообщений от ассоциаций и наших информационных партнеров, анонсы ближайших событий и многое другое

НТЦ Модуль представляет новый серверный нейроускоритель на отечественных процессорах

| 643

 

NM Quad – высокопроизводительный вычислительный модуль, предназначенный для реализации нейронных сетей, цифровой обработки сигналов и изображений.

Изделие актуально для применения в составе специализированных высокопроизводительных вычислительных комплексов, суперкомпьютеров, серверов, центров обработки данных, в системах машинного зрения, цифровой обработки сигналов и изображений.

В основе устройства – четыре многоядерных DSP-процессора К1879ВМ8Я на базе оригинальной векторно-матричной архитектуры NeuroMatrixCore 4. Благодаря своей высокой производительности, изделие может обрабатывать большие массивы данных в режиме реального времени.

Комментирует Халиль Эль Хажж, руководитель отдела маркетинга НТЦ "Модуль":

Сегодня на отечественном рынке нейроускорителей отсутствуют аналоги NM Quad: модуль построен на базе сразу четырех нейропроцессоров К1879ВМ8Я и предоставляет производительность в 2 TFLOPS для данных в формате fp32 и 0.5 TFLOPS для fp64.

Безусловное преимущество нового нейроускорителя – гибкая настройка под задачи пользователя. Каждый из 4 процессоров К1879ВМ8Я содержит 4 независимых вычислительных кластера с 4 ядрами NMC4 в каждом. В рамках процессора пользователь имеет возможность самостоятельно выбрать режим работы устройства – обрабатывать данные всеми четырьмя кластерами сразу, либо дать каждому кластеру свою задачу. Такой подход масштабируется на 4 процессора К1879ВМ8Я. Таким образом, в распоряжении пользователя оказываются сразу 16 вычислительных кластеров, каждый из которых может быть настроен на индивидуальную независимую задачу, либо задействован в нужном пользователю количестве для параллельной обработки данных.

Подробнее об NM Quad

 

 

Источник: https://www.module.ru/media/news/206

 

Подписаться на рассылку

Вернуться к ленте новостей