半导体公司Xilinx日前揭开旗下数据中心软件可编程芯片设计的面纱,Xilinx称该数据中心软件可编程芯片设计是全新计算类别的一部分。
该数据中心软件可编程芯片设计的大名为自适应计算加速平台(ACAP),Xilinx表示ACAP将令数据中心服务器高度可编程成为现实,而且数据中心性能呈指数级增长。ACAP背后的技术对于普通人来说是高大上的技术,不过Xilinx将用到的概念与现有芯片设计做了对照。
根据Xilinx的说法,ACAP与现场可编程门阵列(FPGA)结构(一种可在制造后进一步配置的集成电路)以及SoC和GPU不同,因为“设计人员不再需要利用可编程逻辑建立连接性基础设施,ACAP可以使用高级语言进行编程,因此提供了灵活性和易用性,同时又提供了比CPU好一个数量级甚至更多的性能优势和功率效率。ACAP实现了以软件为中心的、本质完全不同设计流程,因为所有连接的基础架构都是通过原生软件编程实现的。“
Xilinx首席执行官Victor Peng解释说,Xilinx过去的产品都具有一定程度的适应性和可编程性,但ACAP在这方面做了更多,因为它既可以进行软件编程,也可以进行硬件编程。设计人员因此可以在同一芯片上进行任意多次范围广泛的应用程序编程。
在策略方面,Xilinx新平台的目标是数据中心客户,但Xilinx认为ACAP技术也适用于新兴市场,包括5G、汽车、航空和国防以及有线通信。Xilinx在瞄着未来计算需求,诸如物联网、机器学习和人工智能一类的计算市场。
Xilinx此举事关重大。英特尔的Altera部是竞争对手,两家都在开发可编程处理器和边缘计算、物联网和5G应用。
Peng表示,“我们的策略是在一个适应性和智能世界中推动业务发展。对于我们作为一家企业而言,数据中心在软件开发方面有很多创新,我们希望支持软件方面的创新者。从长期来看,目标放在开发者上会增加我们产品的使用。”
Xilinx表示,首款代号为Everest的ACAP产品系列将采用TSMC 的7nm工艺技术开发,并将在今年晚些时候推出。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。