プリファ〖ドネットワ〖クス、AI池漿チップを撮斧坤
ディ〖プラ〖ニングのフレ〖ムワ〖クChainerを捏丁しているプリファ〖ドネットワ〖クスが池漿を沒袋粗で材墻にするためのチップを倡券、セミコンジャパン2018の柴眷で券山した。池漿材墻なAI漓脫ICは、介めて。池漿脫ではこれまでのNvidiaの茬倦を束す介めての漓脫ICとなる。
哭1 32.2mm∵23.5mmの叼絡なシリコンを4改烹很したAI脫IC答饒 叫諾¨プリファ〖ドネットワ〖クス
この池漿脫チップ≈MN-Core∽は、チップ燙姥32.2mm∵23.5mmという叼絡なシリコンチップを4改答饒に劉緬し(哭1)、Cu瀾のフタをしてパッケ〖ジングした(哭2)。それを悸劉したボ〖ドとその懼にファンと庶錢フィンを艱り燒けたボ〖ド(哭3)、ボ〖ドを4綏烹很したコンピュ〖タ(哭4)、そしてサ〖バ〖ラック(哭5)を斧せた。
哭2 AIダイ4改をパッケ〖ジングしたICをプリント答饒に悸劉
哭3 AI脫ICのパッケ〖ジ懼に庶錢フィンとモ〖タのファンを烹很
哭4 AI脫ICボ〖ドを4綏烹很したサ〖バ
哭5 コンピュ〖タサ〖バを4駱ラックに烹很
BGAパッケ〖ジに箭推したAI脫ICは、6456眉灰を積ち、答饒にボンディングしている。チップの瀾隴はTSMCの12nmプロセスを脫いた。1パッケ〖ジの拉墻は帽籃刨遍換で131 TFLOPS∈テラフロップス∷と光く、染籃刨での拉墻は524 TFLOPSとなる。帽籃刨での拉墻は1パッケ〖ジで0.26 TFLOPS/Wとなり、久銳排蝸は500Wと斧姥もっている。
1チップで100Wを畝えるため武笛は風かせない。錢帕瞥唯の光いCuを4チップ鏈燙に蝗った懼にその錢を屁がすための庶錢フィンを燒け、そのフィンの山燙姥を蒼ぐために泅い垛擄饒でフィンを侯り、さらにモ〖タのファンで慎を流り武笛する。ボ〖ド1綏でAI脫IC1改というぜいたくな菇喇だが、フィンのスペ〖スを弓くとらざるを評ないため、ボ〖ド1綏がAIプロセッサ1改という菇喇になる。
コンピュ〖タサ〖バは、AI漓脫怠であり、NANDフラッシュを蝗ったNVMeと、SATAに灤炳したストレ〖ジも烹很している。このための鏈攣を擴告するCPUも烹很している。
プリファ〖ドが池漿脫のAIプロセッサを倡券したのは、ディ〖プラ〖ニングの池漿プロセスの箕粗を沒教するためだ。驕丸なら1カ奉かかる池漿プロセスをせめて1降粗に沒教したい。グラフィックス漓脫の繞脫チップではなく、漓脫チップならニュ〖ロンのモデルのようにMAC∈姥下∷遍換とメモリをセットにして拉墻を懼げることができる。
夸俠チップでは、16ビット籃刨を8ビットに皖として拉墻をほとんど恃えずに久銳排蝸を染尸笆布にすることが材墻だ。しかし、池漿チップではニュ〖ラルネットワ〖クを菇喇するニュ〖ロンの腳みを池漿のために恃えていくバックプロパゲ〖ション∈疙汗嫡帕橋池漿∷において、ほんのわずかでも籃刨を皖とせないという。このため、乖誤遍換コアの籃刨を、16ビット∈染籃刨∷、32ビット∈帽籃刨∷、64ビット∈擒籃刨∷の3鹼梧を脫罷した。
池漿させるコ〖ドはアプリケ〖ションごとに佰なるが、ニュ〖ラルネットワ〖ク羹けのChainer∈チェイナ〖∷フレ〖ムワ〖クをアップグレ〖ドしてもこのチップを蝗えるように肋紛しているという。まず、家柒で悸沮悸賦∈PoC∷を乖う紛茶だ。池漿脫のAIプロセッサでは久銳排蝸をどこまで皖とせるか、AIチップの草瑪はこれからだ。
