详解AI加速器(四):GPU、DPU、IPU、TPU…AI加速方案有无限种可能
WaveComputing的核心产品是数据流处理器单元(DPU),采用非冯诺依曼架构的软件可动态重构处理器CGRA(Coarsegrainreconfigurablearray/accelerator)技术,适用于大规模异步并行计算问题。2019年前后,WaveComputing针对边缘计算市场的算力需求,将MIPS技术与Wave旗下WaveFlow和WaveTensor技术相结合,推出Triton...
DPU相较于主流CPU和GPU的不同之处
而基于数据流驱动dataflow技术的DPU采用的是非冯诺依曼(vonNeumann)架构,它的软件可动态重构处理器CGRA(Coarsegrainreconfigurablearray/accelerator)技术,在最合理分配和使用算力的同时,成倍节约了数据存储和传输带宽。这些你都了解了吗?
一家芯片公司之死
它采用了非冯诺依曼(vonNeumann)架构的软件可动态重构处理器CGRA(Coarsegrainreconfigurablearray/accelerator)技术,数据驱动执行,全异步电路,以及数十万核的静态调度工具链,每一项都是业界最前沿的研究方向。DPU晶片具有16000个处理元件、8000个以上的运算单位及独特的自定时机制,使用粗粒可重组式架构(coarse...
论首家“学院派”AI 芯片公司如何倒掉?筹了2亿美元却止步于市场
它采用了采用非冯诺依曼(vonNeumann)架构的软件可动态重构处理器CGRA(Coarsegrainreconfigurablearray/accelerator)技术,数据驱动执行,全异步电路,以及数十万核的静态调度工具链,每一项都是业界最前沿的研究方向。DPU晶片具有16000个处理元件、8000个以上的运算单位及独特的自定时机制,使用粗粒可重组式架构(...
独家:美国AI芯片明星创企申请破产保护!Wave中国区全部关闭
WaveComputing提供从数据中心到边缘的系统、芯片、IP、解决方案服务的广泛产品线,研发出基于软件可动态重构处理器CGRA(Coarsegrainreconfigurablearray/accelerator)架构的AI芯片DPU(dataflowprocessingunit)。当前主流AI芯片架构有CPU、GPU、FPGA、ASIC等。CPU、GPU、FPGA对于不同神经网络具备一定通用性,主要缺点...
外媒:Wave Computing宣告倒闭|mips|数据流|computing|编程|处理器...
Wavecomputing的核心产品是数据流处理器单元(DPU)采用非冯诺依曼(vonNeumann)架构的软件可动态重构处理器CGRA(Coarsegrainreconfigurablearray/accelerator)技术,适用于大规模异步并行计算问题(www.e993.com)2024年10月19日。其主要优势是使得硬件更加灵活地适配于软件,在可编程性(或通用性)和性能...
深度:32家公司决战云端AI芯片!
它的核心产品叫其数据流处理器单元(DPU),采用非冯诺依曼(vonNeumann)架构的软件可动态重构处理器CGRA(Coarsegrainreconfigurablearray/accelerator)技术,适用于大规模异步并行计算问题。其主要优势是使得硬件更加灵活地适配于软件,在可编程性(或通用性)和性能方面达到很好的综合平衡,降低AI芯片开发门槛,不会受到GPU...
革命性的DPU牛在哪?深度对话Wave Computing熊大鹏
基于数据流驱动dataflow技术的DPU采用非冯诺依曼(vonNeumann)架构的软件可动态重构处理器CGRA(Coarsegrainreconfigurablearray/accelerator)技术,在最合理分配和使用算力的同时,成倍节约了数据存储和传输带宽。熊大鹏博士表示,这一方案基本上能将芯片算力资源的利用效率保证在75%-80%以上。
Wave CTO Chris:7nm DPU计划明年面世!联手MIPS改写云边端AI训练格局
自成立以来,Wave一直深耕于基于数据流驱动dataflow技术的DPU采用非冯诺依曼(vonNeumann)架构的软件可动态重构处理器CGRA(Coarsegrainreconfigurablearray/accelerator)技术,并基于此研发出基于CGRA架构的AI芯片——DPU(dataflowprocessingunit)。智东西曾与WaveComputing中国区总经理熊大鹏博士的交流,熊博士生动阐述数...
盘点| 2019 最受市场关注的 AI 安防芯片企业之「后端」
其AI芯片DPU(DataflowProcessingUnit),基于数据流驱动dataflow技术,采用非冯诺依曼架构的软件可动态重构处理器CGRA(Coarsegrainreconfigurablearray/accelerator)技术,在最合理分配和使用算力的同时,成倍节约了数据存储和传输带宽。这一方案基本上能将芯片算力资源的利用效率保证在75%-80%以上。