寒武纪公司会成为下一个英特尔吗?

芒果绿茶 2024-05-27 04:52:30
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难度是很大的,列一下目前的ai芯片公司:intel——nervana英特尔收购的 nervana systems 除了 nervana engine asic 外还开发 gpu/software 方法。可比性能现在还不清楚。英特尔也计划通过 knights crest 项目整合到phi**。nextplatform 的一篇文章指出nervana 2017年在28nm上的目标可能是55 tops/s。英特尔计划在12月有一个nervanacon,所以到时也许会公布第一批成果。google tpu谷歌的tpu在性能上领先gpu,是驱动deepmind的alphago在围棋比赛中赢了人类冠军的硬件。原来的700mhz tpu具有用于8位计算的95 tflop或16位计算的23tflop,而仅需40w。这比gpu快得多,但现在比英伟达的v100慢,但不是以每w为基础比较。新的tpu2被宣称具有四芯片的tpu,并且可以实现约180 tflop。每个芯片的性能都翻了一番,达到16位的45 tflops。你可以看到英伟达的v100正在缩小这一差距。tpu或tpu2都不是开放出售。谷歌正在使其在云端可用,tpu pod包含64个设备,最高可达11.5 petaflop的性能。bitmain(比特**)比特**正在为ai开发处理器。听说,是22nm设计,原来预计30t flops,目前智能做到12t左右,流片的良品率不足,挑战很大。amd即将推出的 amd radeon instinct mi25 宣称 sp16 达到12.3 tflop,或 fp16 达到 16.6 tflops。如果你的计算适用nvidia 的 tensors,那么 amd 可能无法与之抗衡。与 amd 的 484 gb/s相比,nvidia的带宽为900gb/s。最**的,我觉得还是:nvidianvidia tesla v100 是目前世界上最高性能的并行处理器。基于台积电专门为 nvidia 设计的最新 12nm ffn 高精度制程封装技术,gv100 在 815 平方毫米的芯片尺寸中,内部集成了高达 211 亿个晶体管结构。● 双精度浮点(fp64)运算性能:7.5 tflop/s;● 单精度(fp32)运算性能:15 tflop/s;● 混合精度矩阵乘法和累加:120 tensor tflop/s。实在太强了,我觉得寒武纪的机会不大,就看在低功耗领域有没有不一样的突破 20210311
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