ჯიმ კელერის ხელმძღვანელობით ჩიპ კომპანიამ Tenstorrent– მა გამოუშვა შემდეგი თაობის Wormhole პროცესორი AI– ის დატვირთვებისთვის, რომელიც მას მოსალოდნელია, რომ კარგი შესრულება შესთავაზოს ხელმისაწვდომი ფასით.კომპანია ამჟამად გთავაზობთ ორ დამატებით PCIE ბარათს, რომელთაც შეუძლიათ განთავსდეს ერთი ან ორი ჭიის დამმუშავებელი, ასევე TT-Loodbox და TT-Quietbox სამუშაო სადგურები პროგრამული უზრუნველყოფის შემქმნელებისთვის. დღევანდელი ყველა განცხადება მიზნად ისახავს დეველოპერებს და არა მათ, ვინც იყენებს Wormhole დაფებს კომერციული დატვირთვებისთვის.
”ყოველთვის სასიამოვნოა ჩვენი პროდუქციის მეტი შემქმნელთა ხელში ჩაგდება. გამოუშვათ განვითარების სისტემები ჩვენი Wormhole ™ ბარათების გამოყენებით, დაეხმაროს დეველოპერებს მასშტაბებში და შეიმუშაონ მრავალ ჩიპური AI პროგრამა,”-თქვა ჯიმ კელერმა, Tenstorrent– ის აღმასრულებელმა დირექტორმა.ამ გაშვების გარდა, ჩვენ აღფრთოვანებული ვართ იმ პროგრესი, რომელსაც ჩვენ ვიღებთ მეორე თაობის პროდუქტის, Blackhole- ის ფირზე და ენერგიით. ”
თითოეული ჭიის დამუშავების პროცესორი შეიცავს 72 ტენსიქსის ბირთვს (რომელთაგან ხუთი მხარს უჭერს RISC-V ბირთვებს სხვადასხვა მონაცემთა ფორმატში) და 108 MB SRAM, რომელსაც მიაწვდის 262 FP8 TFLOPS 1 GHz- ზე, თერმული დიზაინის სიმძლავრით 160W. ერთჯერადი ჩიპიანი Wormhole N150 ბარათი აღჭურვილია 12 GB GDDR6 ვიდეო მეხსიერებით და აქვს გამტარობა 288 GB/წმ.
Wormhole პროცესორები უზრუნველყოფენ მოქნილ მასშტაბურობას სამუშაო დატვირთვის მრავალფეროვანი საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად. სამუშაო სადგურის სტანდარტულ დაყენებაში, რომელსაც აქვს ოთხი ჭიის ხვრელი N300 ბარათით, პროცესორები შეიძლება გაერთიანდეს ერთ განყოფილებაში, რომელიც ჩნდება პროგრამაში, როგორც ერთიანი, ფართო Tensix ძირითადი ქსელი. ეს კონფიგურაცია საშუალებას აძლევს ამაჩქარებელს გაუმკლავდეს ერთსა და იმავე დატვირთვას, გაიყო ოთხ დეველოპერს შორის ან ერთდროულად აწარმოებს რვა სხვადასხვა AI მოდელს. ამ მასშტაბურობის მთავარი მახასიათებელია ის, რომ მას შეუძლია ადგილობრივად მართოს ვირტუალიზაციის საჭიროების გარეშე. მონაცემთა ცენტრის გარემოში, Wormhole პროცესორები გამოიყენებენ PCIE აპარატის შიგნით გაფართოებისთვის, ან Ethernet გარე გაფართოებისთვის.
შესრულების თვალსაზრისით, TenStorrent– ის ერთჯერადი ჩიპის ჭიის Wormhole N150 ბარათი (72 Tensix ბირთვი, 1 GHz სიხშირე, 108 MB SRAM, 12 GB GDDR6, 288 GB/წმ სიჩქარეს) მიაღწია 262 FP8 TFLOPS 160W– ზე, ხოლო ორმაგი ჩიპიანი Wormhole N300 საბჭო, 1 GHSIX, 1 GHSIX N300 საბჭო (128 Tensix Cores, საერთო 24 GB GDDR6, 576 GB/s სიჩქარეს) აწვდის 466 FP8 TFLOPS- ს 300W- ზე.
466 FP8 TFLOPS– ის 300W– ს კონტექსტში ჩასატარებლად, ჩვენ შევადარებთ მას, რასაც AI– ს ბაზრის ლიდერი NVIDIA გვთავაზობს ამ თერმული დიზაინის ძალაში. NVIDIA- ს A100 არ უჭერს მხარს FP8- ს, მაგრამ ის მხარს უჭერს INT8- ს, 624 ტოპების მწვერვალებით (1,248 ტოპები, როდესაც იშვიათია). შედარებისთვის, NVIDIA- ს H100 მხარს უჭერს FP8- ს და აღწევს პიკის შესრულებას 1,670 TFLOPS 300W (3,341 TFLOPS AT SPARSE), რაც მნიშვნელოვნად განსხვავდება Tenstorrent's Wormhole N300- სგან.
ამასთან, არსებობს ერთი მთავარი პრობლემა. Tenstorrent's Wormhole N150 ფასდება 999 დოლარად, ხოლო N300 ყიდის 1,399 დოლარად. შედარებისთვის, ერთი NVIDIA H100 გრაფიკული ბარათი ფასდება 30,000 აშშ დოლარად, დამოკიდებულია რაოდენობაზე. რასაკვირველია, ჩვენ არ ვიცით, თუ ოთხი ან რვა ჭიის დამმუშავებელს შეუძლია რეალურად მიაწოდოს ერთი H300– ის შესრულება, მაგრამ მათი TDP– ები შესაბამისად 600W და 1200W.
ბარათების გარდა, Tenstorrent გთავაზობთ წინასწარ აშენებულ სამუშაო სადგურებს დეველოპერებისთვის, მათ შორის 4 N300 ბარათს უფრო ხელმისაწვდომი Xeon- ზე დაფუძნებულ TT-Loudbox აქტიური გაგრილებით, ხოლო მოწინავე TT-Quietbox- ით EPYC- ზე დაფუძნებული Xiaolong) თხევადი გაგრილების ფუნქციით).
პოსტის დრო: ივლისი -29-2024