bob最新官网:Intel发布全新SunnyCove架构,最快2019年下半年面世

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本文摘要:第一款Foveros产品将集成高性能10纳米计算填充“芯片人组”和低功耗22FFL基础芯片。一个API软件:英特尔宣布发布“一个API”项目,修改跨CPU、GPU、FPGA、人工智能等加速器的各种计算引擎的编程。

4K视频流和8K内容创作。此外,英特尔还讲解了Opteron技术、Foveros逻辑芯片3D填充技术、One API软件和深度自学参考栈。逻辑芯片3D填充技术:2018年EMIB(嵌入式多芯片点对点桥)2DPCB技术发布后,英特尔展示了业界首款全新的逻辑芯片3D填充技术,名为Foveros,可以在逻辑芯片上填充逻辑芯片。未来,该技术将首次将晶圆填充从传统的无源中间点对点层和填充内存芯片扩展到CPU、GPU、AI处理器等高性能逻辑芯片,为集成高性能、高密度、低功耗硅技术的器件和系统铺平道路。

设计师可以在新产品形式中,将不同的技术专利模块与各种内存芯片和I/O设备“混合搭配”。而且产品需要分解成更小的“芯片人”,其中I/O、SRAM和功率传输电路可以内置在基本晶圆中,而高性能逻辑“芯片人”则填充在顶部。英特尔预计将从2019年下半年发布一系列使用Foveros技术的产品。

第一款Foveros产品将集成高性能10纳米计算填充“芯片人组”和低功耗22FFL基础芯片。它将以紧凑的产品形式构建世界级的性能和功耗效率。

一个API软件:英特尔宣布发布“一个API”项目,修改跨CPU、GPU、FPGA、人工智能等加速器的各种计算引擎的编程。该项目还包括一个全面统一的开发工具团队,将软件赋予硬件,使软件代码的速度仅次于硬件。

公开发布版预计在2019年公布。奥腾技术:作为一款新产品,英特尔奥腾数据中心级长期内存构建类似内存的性能、数据持久性和大存储容量。

通过将更多的数据放在更像CPU的位置,该技术使得有必要为应用于人工智能和大型数据库的大量数据集获得更慢的处理速度。它的大容量和数据持久性增加了访问存储时的时延损失,从而提高了工作阻抗的性能。

英特尔傲腾数据中心级长期内存为CPU加载,获取内存线(64B)。一般来说,奥腾长时存储器用于指导加载操作者加载奥腾长时存储器或促使数据不离开DRAM中的存储器时,其平均空闲加载延迟约为350ns。

如果建设规模较大,奥腾数据中心SSD平均空闲加载延迟在10000 ns(10s)左右,会有明显的提升。在某些情况下,当被催的数据在DRAM中时,无论是由CPU的内存控制器扩展还是由应用程序引导,内存子系统的响应速度都有望与DRAM完全相同(大于100 ns)。英特尔还展示了奥腾和QLC固态硬盘的集成,这将减少采访最常用数据的延迟。

总的来说,这些对平台和内存的改进重塑了内存和存储的层次结构,从而为系统和应用获得了一个完整的自由选择群。深度学习参考堆栈:这是一个构建的、高性能的开源堆栈,它是基于英特尔优化到一个强大的可扩展平台。这个开源社区版的目的是为了保证人工智能开发者可以奇妙地采访到英特尔平台的所有特性和功能。深度自学习参考堆栈针对云本地环境进行了高度优化和构建。

这个版本可以降低构建多个软件组件的复杂性,帮助开发人员缓慢开发原型,并给用户足够的灵活性来创建定制和简化的解决方案。操作系统:Clear Linux操作系统可根据个人R&D市场需求定制,针对英特尔平台、深度自学等具体用例进行优化;精选歌曲:Kubernetes可以基于英特尔平台的感官进行歌曲管理和选择,并应用于多节点集群;容器:Docker容器和Kata容器使用英特尔虚拟化技术帮助维护容器;函数库:英特尔深度神经网络数学核心函数库(MKL DNN)是英特尔针对数学函数性能进行高度优化的数学函数库。运营期间:Python对Intel架构进行了高度优化和优化,在应用和服务继续执行运营时获得了反对;框架:TensorFlow是领先的深度自学和机器学习框架;部署:KubeFlow是一个开源的、行业驱动的部署工具,它在英特尔架构上的体验较慢,更容易安装和使用。允许禁止发表的原创文章。

以下是发布通知。


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