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耗能降10倍!GTI推出第二代AI芯片

近日, Gyrfalcon Technology Inc.(简称GTI)宣布推出其第二代芯片, Lightspeeur? 2803 人工智能 (AI)加速器。 该芯片可以升级企业现有的数据中心硬件, 加快AI处理速度, 同时将能耗降低10倍。 Lightspeeur? 2803适用于多芯片板解决方案, 该芯片先在G.A.I.N. 2803系列上投放使用。

2017年, 一村资本母公司华西股份(000936)联合华天科技(002185)对GTI完成了首轮领投投资。

GTI由一个低调的硅谷创业团队发展而来, 公司成员均具有20年以上丰富的人工智能以及芯片行业从业经验, 均来自硅谷业内知名公司。 GTI是首家推出低耗高效的AI边缘计算商用硬件的公司, 并为LG、富士通和三星等客户提供产品。 通过广泛使用的矩阵处理引擎(MPE)专利, GTI旨在以行业领先的效能比为物联网(loT)和其他边缘设备提供高性能的AI计算。

伴随人工智能技术的快速发展, 不同类型的企业纷纷开始重新审视其数据中心的硬件设备, 以实现更高性能的计算负载。 如果企业仍然依赖传统的数据中心供应商, 那么添加人工智能则需花费要大量资金购买新硬件, 但是如果采用合适的AI芯片则可以有效避免此类问题。

Lightspeeur? 2803和G.A.I.N. 2803独一无二的优势在于他们能够与企业现有的数据中心CPU配对, 在提高AI性能的同时显着降低能源成本, 企业所需要做的只是轻微的软件修改。

GTI市场营销副总裁Marc Nadell表示:“客户配置我们的专利产品后, 可以快速地将现有设备的数据中心升级到人工智能, 并且将耗能降低10倍, 享有前所未有的性能优势。 ” Lightspeeur? 2803为云服务提供商和其他数据中心运营商提供了一种经济高效的解决方案, 可以优化他们在以前硬件投资的投资回报率, 同时提供当今市场上最高水平的AI处理性能以强化公司的实力。

更高的性能, 更低的成本

对于希望在降低能源成本的同时扩展性能的云服务提供商而言, Lightspeeur? 2803提供了升级现有设备的有效解决方案, 而不必整体替换其原有的系统。 解决方案只需要三个步骤, 将G.A.I.N 2803系列产品可以被添置进现有数据中心硬件设备, AI加速器板与原有的操作系统集成, 数据模型加载完毕——数据专员即可使用AI处理数据。

G.A.I.N. 2803系列可将耗能降低10倍, 这意味着数据中心操作员可以在不增加额外冷却系统的情况下提高其性能。

此外, 所有G.A.I.N. 2803 系列板的设计上, 可以与现有的机架式处理器一起作为联合主机, 并向操作员提供工具帮助他们创建客户定制数据模型。

“为了解决数据中心空间限制, 热量限制、以及能源成本上升的问题, 高性能推理处理需求日益增长, 提供平衡的解决方案越来越有挑战。 ”TIRIAS Research首席分析师Jim McGregor表示, “借助2803芯片和G.A.I.N.系列产品的解决方案, (企业的)数据中心可以拥有更多的选择。 ”

技术规格(TSP)

Lightspeeur? 2803仅需0.7W即可提供16.8TOPS, 延迟低至2毫秒, 响应速度极佳。 Lightspeeur? 2803支持PCIe接口, 包括ResNet, MobileNet, ShiftNet和VGG神经网络, 支持4.4到17.6MB的AI模型, 适用于推理及培训。

GTI的第一代产品, Lightspeeur? 2801S, 采用7mm x 7mm 28nm的专用集成电路, 仅使用300mW功耗处理输入的音频和视频, 功耗比可达到卓越的9.3 TOPS/W, 是业界首款商用深度学习卷积神经网络(CNN)加速器芯片, 用于运行音频和视频处理。 Lightspeeur? 2810S在其部署的IoT设备上可实现“存储计算融合一体”,

能够广泛应用于大量场景, 而价格仅为同行硬件的十分之一。 Lightspeeur? 2801S芯片现已上市。 GTI称已与10多家客户达成合作, 在他们的产品中使用此款芯片, 包括韩国电子巨头LG电子公司、三星电子公司, 以及日本计算机公司富士通。

自2018年初以来, 两款产品均已供富士通、LG和三星等客户使用。 Lightupeeur? 2803芯片和G.A.I.N. 2803的系列样品将于2018年第四季度与客户共同开发。

关于Gyrfalcon Technology Inc

Gyrfalcon Technology Inc.(GTI)是世界领先的低成本、低能耗、高效能的人工智能(AI)处理器开发商, 由硅谷资深创业者和人工智能科学家创立。 Gyrfalcon(海东青)是一种以飞行速度迅疾着称的鸟。 GTI旨在推广云人工智能应用于当地设备的能力, 提供更高的性能和效率, 让人工智能产业化成为可能。