Das britische Rechenhardware-Unternehmen Signaloid ist dem Open Chiplet Atlas (OCA) beigetreten und meldet Pläne, seine UxHw®-Technologie zur Rechenbeschleunigung als Chiplets innerhalb des OCA-Ökosystems bereitzustellen. Die UxHw-Technologie zielt auf KI- und Simulationsaufgaben ab, die sich auf stochastische Methoden verlassen, darunter quantitative Finanzberechnungen, Verstärkungslernen, technische Simulierungen und Weltmodelle. Diese Meldung folgt auf die unlängst erfolgte Vorstellung eines UxHw ASIC von Signaloid für Robotik und physikalische KI in einem TSMC-Prozess mit ultraniedrigem Stromverbrauch.
„Der Open Chiplet Atlas (OCA) steigert die Innovation im Chip-Design durch die Definition einer offenen Architektur für die Interoperabilität von Chiplets verschiedener Anbieter. Dadurch ermöglicht er neue Systems-in-Package (SiPs) zu niedrigeren einmaligen technischen NRE-Kosten und eine wesentlich kürzere Markteinführungszeit“, erklärt Wei-han Lien, Chief CPU Architect und Senior Fellow von Tenstorrent. „Wir freuen uns sehr, Signaloid im OCA-Ökosystem begrüßen zu dürfen. Der einzigartige, innovative Beschleuniger dieses Unternehmens für stochastische Workloads bringt eine hochspezialisierte Fähigkeit mit, die unser ständig wachsendes Chiplet-Angebot bereichert.“
Ein KI-Beschleuniger-Chiplet anderer Art
Die UxHw-Technologie von Signaloid bietet eine gewaltige Beschleunigung von Aufgaben, die in den Bereichen Robotik, maschinelles Lernen, quantitative Finanzberechnungen und technische Simulierungen an der Tagesordnung sind. Diese Aufgaben verlassen sich in vielen Fällen auf iterative Algorithmen mit randomisierten Variationen, darunter Monte-Carlo-Methoden, Importance Sampling und Partikelfilter, um auf der Suche nach einer Lösung große Mengen möglicher Szenarien auszuwerten.
Im Gegensatz zu herkömmlichen CPUs und GPUs, die derartige Berechnungen durch wiederholte Ausführung über zahlreiche Rechnerkerne vornehmen, restrukturiert die UxHw von Signaloid die Berechnungen dynamisch, um Informationen über wahrscheinliche Resultate direkt und effizienter zu verarbeiten. Im Wettbewerbs-Benchmarking gegenüber derzeitigen leistungsstarken Serverprozessoren zeigte UxHw Beschleunigungen um mehre Größenordnungen, wobei der Energieverbrauch häufig bis zum Tausendfachen gesenkt wurde.
Was das Chiplet ermöglichen wird
Die bestehenden binärübersetzungsbasierten Cloud-Exemplare von Signaloid, FPGA-Implementierungen und ASIC-Realisierungen von UxHw bieten bereits gewaltige Beschleunigungen stochastischer Workloads gegenüber herkömmlichen Ansätzen. Durch die Bereitstellung von UxHw als Chiplet im OCA-Ökosystem will Signaloid eine engere Integration mit heterogenen KI-Beschleunigern der nächsten Generation erzielen. Die UxHw-Technologie und ihre Implementierung sind durch ein wachsendes Portfolio von mehr als 90 Anmeldungen für geistiges Eigentum in den USA, China, Taiwan, Japan und der EU abgedeckt.
Über Signaloid
Signaloid wurde 2019 in Cambridge (GB) von Prof. Phillip Stanley-Marbell gegründet, einem ehemaligen Professor für Physikalische Berechnung an der Universität Cambridge und einem Forscher, der zuvor unter anderem bei Bell Labs, IBM, Apple und am MIT tätig war. Signaloid bietet eine arithmetische Full-Stack-Rechenplattform für Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit Lösungen, die für Cloud-, hausinterne und Edge-Hardware optimiert sind. Die Plattform eignet sich für rechenintensive Workloads, die in vielen Fällen in Form von Algorithmen zur Verarbeitung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen neu formuliert werden können. Sie ersetzt langwierige Monte-Carlo-Simulierungen durch eine einzige deterministische Berechnung, die dieselben Wahrscheinlichkeitsinformationen in einem Bruchteil der benötigten Zeitspanne erzeugt, wobei im Vergleich zu den heute verfügbaren leistungsstärksten Prozessoren eine Beschleunigung um mehr als das Tausendfache erzielt werden kann. Die Technologie von Signaloid wird bereits von mehr als 3.000 Anwendern weltweit für quantitative Finanzberechnungen, technische Simulierung, Robotik, prädiktive Wartung und vertrauenswürdige KI genutzt.
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