A revolução do hardware de IA da próxima geração!
Foram muitas promessas e dados revelados anteriormente pelo pai da AMD Ryzen, Jim Keller. O engenheiro agora dirige a empresa Tenstorrent e prometeu lidar com isso da mesma forma que fez com o hardware NVIDIA AI, bem, chegou a hora. Em um anúncio bastante contido, Tenstorrent apresentou ao Grayskull , sua linha de produtos para hardware de IA baseado no ISA RISC-V que visa mudar a maré do jogo que a NVIDIA tem proposto, e não precisamente pela potência pura em cada acelerador.
Keller demonstrou uma inclinação para a inovação na sua abordagem à tecnologia. Seus empreendimentos anteriores, como sua estratégia única com o processador Ryzen da AMD, os veículos elétricos da Tesla e os processadores P-Core/E-Core da Intel, indicam essa tendência. Agora, ele planeja enfrentar a NVIDIA com mais um conceito inovador, que possui certos atributos que podem ser ignorados por outros.
Tenstorrent Grayskull, dois modelos de aceleradores para duas necessidades diferentes: e75 e e150
Nomes fáceis e simples de memorizar, pequenas especificações impressionantes e capacidades surpreendentes. Esta é a apresentação do cartão desta série de aceleradores, onde o e75 é a gama baixa e o e150 a gama alta.
Começaremos pelo menor, onde o que temos é um acelerador para IA dentro da linha Grayskull que integra um PCIe PCB 4.0 baixo perfil focado em baixo consumo e empresas que exigem menor potencial de cálculo. Portanto, consuma apenas 75W com base em 96 núcleos Tensix 1GHz, integrando para isso 96 MB de RAM e 8 GB de LPDDR4 com largura de banda de 102,4 GB/s.
O mais antigo, o e150, expande suas capacidades para 120 núcleos Tensix com frequência de 1,2 GHz, 120 MB de RAM, mesma interface PCIe 4.0 e 8 GB de LPDDR4 a 118,4 GB/s para um consumo de 200W. Veja as especificações, onde está a vantagem sobre a NVIDIA e como você planeja competir? Aí vem a parte interessante.
Uma variedade de capacidades que proporcionam grande versatilidade, com um preço realmente atrativo
O conceito inovador da Keller envolve a implantação de uma ampla gama de aceleradores poderosos em uma área compacta, permitindo um escalonamento contínuo e, ao mesmo tempo, mantendo uma notável eficiência de custos. Essa abordagem reflete os recursos de desempenho das GPUs NVIDIA mais caras, como a H100, adaptadas especificamente para aplicações de IA, mas com preços significativamente reduzidos.
Além disso, não necessitam de memória RAM externa para a comunicação entre aceleradores, isso é feito através de uma conexão de rede interna, o que multiplica o desempenho e consome menos energia. A isso há que adicionar suporte para uma ampla gama de modelos, como BERT, ResNet, Whisper, YOLOV5 ou U-Net.
Como se isso não bastasse, Tenstorrent Grayskull suporta dois Devkits:
TT-Buda: Execute modelos imediatamente
Perfeitamente adequado para clientes de manufatura que buscam uma experiência de integração perfeita. Esses indivíduos valorizam a adaptabilidade, mas preferem não envolver nossa equipe de atendimento ao cliente sempre que forem necessárias modificações ou exigirem o agendamento de procedimentos adicionais.
TT-Metalium: acesso aberto ao hardware e software Tenstorrent
A plataforma é altamente adequada para clientes envolvidos no desenvolvimento de modelos, pois fornece flexibilidade para criar modelos personalizados, desenvolver novos algoritmos e executar código de aprendizado que não seja de máquina, sem quaisquer restrições impostas por interfaces opacas, APIs obscuras ou funcionalidades ocultas..
Alta compatibilidade e baixas especificações exigidas
Como se não bastasse, é compatível com qualquer CPU x86_64 do mercado, só precisa de 64GB de RAM no sistema para funcionar e entre 100 GB a 2TB para poder rodar sem problemas, sem esquecer do Ubuntu obviamente.
Os preços são o estopim desta dinamite proposta por Keller: $599 para o Grayskull e75 e $799 para o e150 , agora disponíveis para encomenda em seu site. Se não, você vê potencial na aposta do pai da AMD Ryzen, o Japão sim, quem vê e começou a comprar seu hardware para o Centro de Tecnologia de Semicondutores de Ponta ( LSTC ), que será usado com os 2 nm do Rapidus para revolucionar o desempenho da IA do país.
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