Tachyum的说法是Prodigy是一款通用处理器，可处理像HPC和机器学习中那样的计算密集型任务，以及更多主流数据中心工作负载
硅谷初创公司Tachyum发布了一种新处理器，该公司表示，该公司表示，该处理器可以应对HPC，数据分析，人工智能和Web服务等广泛的工作负载。
该公司声称，这款名为“Prodigy”的新芯片可以在这些应用领域提供相对于传统处理器每瓦性能的十倍。据推测，它可以在数据中心空间的1％的范围内完成。因此，Tachyum预测Prodigy将能够将数据中心成本降低四分之一。
然而，每瓦性能的故事比这个稍微有些微妙。该公司实际上承诺的计算能力和效率与GPU相当，但其编程模型更接近于CPU。Tachyum的说法是Prodigy是一款通用处理器，可处理像HPC和机器学习中那样的计算密集型任务，以及更多主流数据中心工作负载，如Web服务和分析。它可以比任何竞争对手更有效地做到这一点。
根据Tachyum联合创始人兼首席执行官Radoslav Rado Danilak的说法，芯片的能源效率和财务利益是Prodigy价值主张的关键。谷歌用他用来说明这种效率的重要性的例子。“他们去年在数据中心花费了超过100亿美元，”他最近说。“凭借我们的技术，他们每年可以轻松节省60亿美元，潜在的70亿美元。”
所有这些都是在没有为特定应用定制电路的情况下完成的。Danilak表示：“与其为AI，HPC和传统计算机构建独立的基础设施，Prodigy芯片将在一个统一的简化环境中提供所有功能，例如AI或HPC算法可以在机器处于闲置状态或未充分利用时运行。“Tachyum并没有价值数亿美元的超级计算机，而是让超大规模数据中心能够以更低的成本以更高效，更强大的格式生产更多的工作。”
尽管该公司正在将Prodigy瞄准广泛的数据中心应用，但它似乎特别专注于蓬勃发展的AI领域，声称该处理器的通用特性将使其在处理所使用的各种计算模型方面具有优势域。Tachyum也将芯片作为人脑计划的“理想工具”。预计这项工作需要10个exaflops的顺序，以支持人类大脑的实时模拟。该公司估计它将需要大约256,000个处理器来完成这项壮举。这意味着这种机器可以在2020年前建成。
根据Danilak的说法，Prodigy的功效和计算密度也将使其适用于为集装箱式数据中心供电。这样做的好处是这些容器可以位于大型人口中心，因此基于虚拟现实的游戏等延迟敏感应用可能是实用的。Danilak还认为，该芯片可以用于边缘计算环境，例如手机塔，电信公司可以使用该芯片提供新型媒体服务。
关于Prodigy设计的细节并没有透露太多。在演示中，Danilak概括地概述了架构，指出它将支持一些100 Gbps千兆位以太网和PCIe端口，以及闪存存储处理能力。从指令角度来看，它将具有像AI这样的事物的数据路径和用于更一般计算的通用控制路径。这表明他们已经找到了将GPU的数据并行性与传统CPU的标量模型相结合的方法。
但真正关键的技术似乎与解决“电线问题” - 晶体管速度和馈送它们的导线之间的分歧有关。随着晶体管变小，连接它们的电线也必须变小，这会降低传输速度，妨碍整体性能。该公司显然通过改变线缆模型在基础层面上解决了这个问题。在去年录制的视频中，Danilak表示，他们设计了一种架构，其中电线变得“非常短”，通过使线速度“几乎不相关”来解决问题。
在这一点上，Tachyum的商业战略是未知的。尽管该芯片现已正式推出，但该公司尚未公布系统合作伙伴或早期客户试用版。Prodigy的发布日期还在空中。也就是说，如果这些索赔中有一半被证明是真的，那么Tachyum可以在第一块芯片离开工厂之前轻易获得。电脑公司肯定不会对这种技术感兴趣。
声明： 此文观点不代表本站立场；转载须要保留原文链接；版权疑问请联系我们。
