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燧原科技亮相Hot Chips大会，详细讲解思思芯片架构

发布于：2024-06-06 编辑：匿名来源：网络

8月25日，燧原科技在年度Hot Chips大会上，由首席架构师刘岩和高级芯片设计总监冯创介绍了第一章。

第一代云训练芯片“西思1.0”的架构细节。

Hot Chips是全球高性能微处理器和集成电路相关的重要会议之一。

芯片行业巨头每年都会借此机会展示自己公司的最新成果，包括处理器架构、基础计算平台、内存处理等技术。

燧原科技第一代通用人工智能训练芯片“燧思1.0”封装示意图燧原科技1.0是燧原科技12月发布的第一代云端AI训练芯片。

燧原科技亮相Hot Chips大会，详细讲解思思芯片架构

采用众核结构，计算核心采用燧原科技自主研发的GCU-CARE计算引擎。

整个SOC拥有32个GCU-CARE计算引擎，形成4个计算组，全面支持常见的AI张量数据格式（FP32/FP16/BF16、INT8/INT16/INT32），更全面地支持客户业务。

CARE还通过重用张量核心，创新性地提供标量、矢量、张量和多种数据精度计算能力，以最有效的晶体管效率。

GCU-DARE数据架构针对数据流进行了优化，在数据流中进行处理。

GB/s HBM和GB/s GCU-LARE互连是传统GPU和CPU的数倍；强大的分布式片上共享缓存，提供10TB/s超大带宽；可编程共享缓存可以控制线程内，线程之间数据永久共享，消除了不必要的IO访问，不仅减少了数据访问延迟，还节省了宝贵的IO带宽；同时，DARE架构还提供异步数据加载接口，支持数据和操作的流水线执行，提高计算的并行度。

四路GCU-LARE智能互联，GB/s高速低延时片间互联接口，灵活支持不同规模计算需求，可支持千卡规模集群，为大型企业提供基于不同需求的人工智能、中小型数据中心。

培训产品组合。

“西思1.0”SOC西思1.0人工智能加速芯片专为云训练场景而设计。

支持CNN、RNN、LSTM、BERT等常见人工训练模型，可用于图像、流数据、语音等训练场景。

采用标准PCIe 4.0接口，广泛兼容主流AI服务器。

可满足数据中心大规模部署的需求，并具有领先的能效比。

在演讲的最后部分，刘岩还介绍了上个月世界人工智能大会上刚刚发布的“秀思2.0”训练芯片。

经过全新升级迭代，秀思2.0的计算能力、存储带宽、互联能力较第一代训练产品都有大幅提升，支持超大规模模型的能力显着增强。

由此，燧原科技成为国内首家发布第二代人工智能培训产品组合的公司。

穗思2.0进行了大规模的架构升级，针对人工智能计算的特点进行了深度优化，为支持通用异构计算奠定了坚实的基础；支持全面的计算精度，覆盖从FP32、TF32、FP16、BF16到INT8，单精度FP32峰值算力达到40 TFLOPS，单精度张量TF32峰值算力达到TFLOPS。

它还配备了4个HBM2E片上存储芯片。

高端配置支持64GB内存和1.8TB/s带宽。

GCU-LARE也全面升级，提供双向GB/s互联带宽，支持数千张CloudBlazer加速卡互联，实现优异的线性加速比。

燧原科技第二代通用人工智能训练芯片“秀思2.0”和升级后的御算TopsRider软件平台，成为燧原科技构建原创创新软件生态圈的基石。

通过软硬件协同架构设计，充分发挥Sisi 2.0的性能；基于算子泛化技术和图优化策略，支持主流深度学习框架下的各种模型训练； Horovod分布式训练框架与GCU-LARE互联技术相互配合，为超大规模集群的高效运行提供解决方案。

开放、可升级的编程模型和可扩展的操作界面，为客户模型的优化提供定制开发能力。

关于燧原科技燧原科技专注于人工智能领域的云计算平台，致力于为人工智能产业发展提供普惠基础设施解决方案，提供具有自主知识产权的高算力、高能效、可编程的通用人工智能。

知识产权。

训练和推理产品。

其创新架构、互联解决方案以及分布式计算和编程平台可广泛应用于云数据中心、超算中心、互联网、金融、政务等多个人工智能场景。

燧原科技携手行业内国际标准组织，秉承开源、开放的宗旨，与行业伙伴共同推动人工智能行业的发展。

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