Tachyum的4 Exaflops AI培训系统基于Tachyum Prodigy通用处理器芯片
半导体初创公司tachyum inc.的创始人兼首席执行官radoslav danilak博士将讨论该公司针对hpc和ai环境的“ gamechanger”通用处理器参考设计解决方案，作为isc 2020年高性能数字活动的一部分6月22日至25日。
isc 2020 digital是首届在线活动，其重点是为全球hpc社区带来高性能计算，机器学习和数据分析领域最关键的发展和趋势。danilak展示了“带有32机架tachyum系统的4 exaflops ai培训”，以帮助虚拟与会者了解构成参考设计的tachyum通用处理器架构，性能，参考设计主板，机箱，机架，交换机，管理软件和系统软件。预录制的演示文稿将于cest 6月24日下午4点开始提供给活动的注册参与者，并在活动首次亮相后保持在线14天。
tachyum的4 exaflops ai培训系统基于tachyum prodigy通用处理器芯片，这是一种64位通用处理器，结合了cpu，用于hpc的gpgpu和适用于tpu的ai加速器的最佳性能。
基于tachyum参考设计的超级计算机将于2021年安装在斯洛伐克共和国布拉迪斯拉发的斯洛伐克科学院（sav）。此外，将在tachyum在斯洛伐克布拉迪斯拉发和美国加利福尼亚州圣克拉拉的工厂提供客户参考设计。所有的硬件，软件和交换机设计都将是开源的，从而允许最终用户构建低成本的可扩展开放系统，从而大大降低购置和运营成本。
“从prodigy通用处理器到参考主板，再到参考1u和2u服务器，我们的带有edgecore和sonics交换机的参考机架，以及我们的4 exaflops ai培训系统，都可以改变游戏规则。连贯的多处理器环境中的单个芯片，” danilak说。“我期待与isc 2020的与会者分享我们的整体解决方案将如何在性能，功耗，服务器利用率和空间要求方面做出重大改进，从而彻底改变超大规模数据中心。”
danilak经常在世界各地的技术贸易展览中演讲，他拥有超过25年的行业经验和100多项专利，设计了最先进的处理系统。danilak是出生于斯洛伐克的美国公民，并在斯洛伐克政府的创新咨询委员会任职。他是idc技术计算咨询小组，福布斯技术委员会的成员，也是techtarget的贡献者。他拥有位于科希策的tuke斯洛伐克的计算机科学博士学位和电气工程硕士学位。
在数据中心工作负载方面，prodigy的性能比最快的xeon处理器低10倍（核心与核心），并且在神经网络ai训练和推理方面也比nvidia最快的gpu强。与其他cpu竞争对手相比，prodigy的每mips成本降低了3倍，并且处理器功耗节省了10倍，这意味着数据中心的总拥有成本降低了4倍（年度总拥有成本：capex + opex）。即使以50%的prodigy附加率计算，也可以为google，facebook和amazon等超大规模应用每年节省数十亿美元。
由于prodigy可以无缝且动态地从数据中心工作负载切换到ai或hpc工作负载，因此未使用的服务器可以按需作为ad hoc ai或hpc网络按需加电-无需资本支出，因为服务器本身已经购买。根据定义，每个由prodigy提供的数据中心都将成为低成本的ai卓越中心和低成本的hpc系统。
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tachyum的4 exaflops ai培训系统基于tachyum prodigy通用处理器芯片，这是一种64位通用处理器，结合了cpu，用于hpc的gpgpu和适用于tpu的ai加速器的最佳性能。
基于tachyum参考设计的超级计算机将于2021年安装在斯洛伐克共和国布拉迪斯拉发的斯洛伐克科学院（sav）。此外，将在tachyum在斯洛伐克布拉迪斯拉发和美国加利福尼亚州圣克拉拉的工厂提供客户参考设计。所有的硬件，软件和交换机设计都将是开源的，从而允许最终用户构建低成本的可扩展开放系统，从而大大降低购置和运营成本。
“从prodigy通用处理器到参考主板，再到参考1u和2u服务器，我们的带有edgecore和sonics交换机的参考机架，以及我们的4 exaflops ai培训系统，都可以改变游戏规则。连贯的多处理器环境中的单个芯片，” danilak说。“我期待与isc 2020的与会者分享我们的整体解决方案将如何在性能，功耗，服务器利用率和空间要求方面做出重大改进，从而彻底改变超大规模数据中心。”
danilak经常在世界各地的技术贸易展览中演讲，他拥有超过25年的行业经验和100多项专利，设计了最先进的处理系统。danilak是出生于斯洛伐克的美国公民，并在斯洛伐克政府的创新咨询委员会任职。他是idc技术计算咨询小组，福布斯技术委员会的成员，也是techtarget的贡献者。他拥有位于科希策的tuke斯洛伐克的计算机科学博士学位和电气工程硕士学位。
在数据中心工作负载方面，prodigy的性能比最快的xeon处理器低10倍（核心与核心），并且在神经网络ai训练和推理方面也比nvidia最快的gpu强。与其他cpu竞争对手相比，prodigy的每mips成本降低了3倍，并且处理器功耗节省了10倍，这意味着数据中心的总拥有成本降低了4倍（年度总拥有成本：capex + opex）。即使以50%的prodigy附加率计算，也可以为google，facebook和amazon等超大规模应用每年节省数十亿美元。
由于prodigy可以无缝且动态地从数据中心工作负载切换到ai或hpc工作负载，因此未使用的服务器可以按需作为ad hoc ai或hpc网络按需加电-无需资本支出，因为服务器本身已经购买。根据定义，每个由prodigy提供的数据中心都将成为低成本的ai卓越中心和低成本的hpc系统。
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