Une enquête sur les accélérateurs matériels : taxonomie, tendances
1. Introduction Il y a une quinzaine d'années, les fabricants de matériel ont dû abandonner la voie tracée par la mise à l'échelle de Dennard trente ans auparavant en raison de l'augmentation des courants de fuite, de la dissipation de puissance et des retards de câblage [1], [2].
Le plus élevé- Les puces informatiques performantes fabriquées aujourd'hui, telles que le TPU de Google, le Neural Engine d'Apple ou les Tensor Cores de NVIDIA, alimentent les applications de calcul scientifique et d'apprentissage automatique en accélérant ce que l'on appelle des "sous-programmes clés", des noyaux ou des sous-programmes de calcul haute performance (HPC). Mis à part le jargon maladroit, les programmes sont essentiels.
Qu'est-ce qu'un accélérateur matériel ? | Conception d'accélérateurs matériels
Les accélérateurs matériels sont des conceptions spécialement conçues qui accompagnent un processeur pour accélérer une fonction ou une charge de travail spécifique (également parfois appelées "co-processeurs"). Étant donné que les processeurs sont conçus pour gérer un large éventail de charges de travail, les architectures de processeur sont rarement les plus optimales pour des fonctions ou des charges de travail spécifiques.
Ainsi, à mesure que vous obtenez plus de cas d'utilisation, il y aura évidemment plus de demande de la part du calcul infrastructure pour faire plus de calculs liés à l'IA. Et comme l'infrastructure de calcul est très sollicitée, il est logique que les universitaires et les acteurs de l'industrie investissent davantage dans l'optimisation de ce calcul, de cette charge de travail.
Les hyperscalers cloud remplaceront-ils les puces traditionnelles
Bien que ce segment soit assez petit par rapport au premier segment, de plus en plus d'entreprises adoptent des solutions telles que l'IA, le ML, l'Internet des objets (IoT), etc., il y aura une demande croissante d'accélérateurs intelligents à utiliser pour optimiser les processus de charge de travail dans l'environnement d'un centre de données privé local.
L'accélération matérielle est un processus dans lequel les applications déchargent certaines tâches sur le matériel de votre système , notamment pour accélérer cette tâche. Cela vous donne plus de performances et d'efficacité que si le même processus n'utilisait que votre CPU à usage général.
Le cinquième pilote AI : Accélérateurs matériels pour ADAS
Javier Acevedo est un ingénieur de développement spécialisé dans le déploiement d'accélérateurs matériels et d'ASIC appliqués soit pour la prochaine génération de systèmes de communication sans fil 5G et les tests industriels banc d'essai. En outre, il poursuit un doctorat dans le domaine des accélérateurs matériels pour le réseau d'accès radio 5G à Dresde.
5 Résumé La mise en œuvre d'accélérateurs matériels à des fins d'inférence a été largement étudiée [8–10 ,37,69,72,73] et un accélérateur matériel commercial pour l'inférence a été développé pour les systèmes embarqués [114], qui présentaient une consommation d'énergie inférieure à celle des GPU conventionnels.
Qu'est-ce qu'un accélérateur d'IA ? – Comment ça marche | Synopsys
Un accélérateur d'IA est une machine de calcul parallèle hautes performances spécialement conçue pour le traitement efficace des charges de travail d'IA comme les réseaux de neurones.
Le chinois ByteDance a déjà commandé environ 100 000 centres de données Nvidia d'accélérateurs en 2023, soit plus que l'ensemble du marché chinois commandé l'année dernière.
