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2021年7月12日 DSA架构的AI推理芯片完胜GPU?英伟达GPU在AI领域的成功引来了大量的挑战者。在国外,云端芯片初创公司几乎都采用DSA(Domain Specific Architecture,领域专用架构)挑战英伟...
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2024年12月12日 DSA 通常被称为针对特殊领域的加速器架构,因为与在通用 CPU 上执行整个应用程序相比,它们可以大幅提升特定应用的性能。DSA 可以通过更贴近应用的实际需求来实现更高的效率...
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2024年7月11日 除了 AI 芯片,DSA 的其他例子还包括图形加速单元(GPU)、用于深度学习的神经网络处理器(NPU/TPU)以及软件定义网络(SDN)处理器等。 AI Chip Architecture 如上图所示的就是一个...
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2023年7月28日 预见·第四代算力革命(二):三大主流计算平台CPU、GPUDSA
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2024年1月30日 DSA既是一种架构,也是一种设计理念。狭义的DSA基于ASIC实现,广义的DSA基于FPGA实现,或者基于颗粒度更小的Chiplet小芯片集成起来实现。 所谓Chiplet,即将一个大芯片裸片(Die)...
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2023年8月1日 英伟达通过了近20年的努力将GPU变为大众认知里的通用芯片,从建立CUDA软件生态到成熟,让GPGPU能做图形加速,AI计算,科学计算,在当下最为火热的AI市场里供不应求。...
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2023年3月13日 RISC-V DSA能否把AI算力做好 GPU 的发展,满足了大型 DNN 网络的内存带宽和计算能力的需求。由于计算能力的提高和可用数据量的增加,DNN 已经演变成更宽、更深的架构。DNN 中的...
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DSA体系结构的黄金年代 通用CPU处理器演进遇到了瓶颈:工艺角度。半导体工艺进步减缓,Dennard Scaling规律...

博通的DSA(Domain Specific Accelerator,领域专用加速器)在其产品线中占据着重要地位,尤其是在AI芯片领域。以下是对博通DSA的详细解析: 一、概念与特点 DSA是专门为特定领域或应用定制的加速器,与CPU、GPGPU等通用集成电路不同,ASIC(Application Specific Integrated Circuit,专用集成电路)及DSA在应用和算法不变的前提下,通常具有高效能、低功耗和低成本的优势。博通的DSA芯片,如AI专用加速芯片,被归类为这一范畴,并命名为XPU,预示着其AI芯片将具备一定的领域通用性。 二、技术优势 1. 定制设计:博通为Google、Meta等大客户定制了多代TPU,积累了丰富的设计流程与优化技术。 2. 高性能计算/互连IP核:博通拥有包括CPU/DSP、交换、互连接口、存储接口等关键IP核,这些成体系的IP核有助于降低产品成本和研发周期。 3. 3.5D XDSiP架构技术:博通在原有2.5D方案基础上,堆叠计算核心形成了3.5D SiP技术,提供了足够的物理空间分离以有效解决散热和串扰问题,同时提升了互连接口密度和互连区域总面积,有助于计算系统的性能扩展。 三、市场应用 据摩根士丹利预测,高端定制ASIC芯片市场规模庞大,且年复合增长率较高。博通作为该领域的领军企业,其DSA芯片在云计算、大数据、人工智能等领域有着广泛的应用前景。 综上所述,博通的DSA芯片以其定制设计、高性能计算/互连IP核以及先进的3.5D XDSiP架构技术为核心优势,在市场上占据领先地位。

RISC-V DSA能否把AI算力做好 GPU的发展满足了大型DNN网络内存带宽和计算能力的需求。由于计算能力提高和可用数据量增加,DNN已经演变成更宽、更深的架构。DNN中的层数可以达到数万层,参数达...
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