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亚博APp买球首选:全球首颗非冯诺伊曼架构处理器即将面世

作者:亚博APp买球首选 时间:2021-05-31 12:11
本文摘要:美国国防部先进设备计划署(DARPA)目前于是以资助研发一种全新的非冯-诺伊曼(non-von-Neumann)架构处理器——称作“分层识别检验利用”(HierarchicalIdentifyVerifyExploit;HIVE)。DARPA计划在4年内半内投放8,000万美元,打造出这款HIVE处理器。 还包括英特尔(Intel)与高通(Qualcomm)等芯片商以及国家实验室、大学与国防部承包商NorthGrumman都重新加入了这项计划。

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美国国防部先进设备计划署(DARPA)目前于是以资助研发一种全新的非冯-诺伊曼(non-von-Neumann)架构处理器——称作“分层识别检验利用”(HierarchicalIdentifyVerifyExploit;HIVE)。DARPA计划在4年内半内投放8,000万美元,打造出这款HIVE处理器。

还包括英特尔(Intel)与高通(Qualcomm)等芯片商以及国家实验室、大学与国防部承包商NorthGrumman都重新加入了这项计划。美国太平洋西北国家实验室(PacificNorthwestNationalLaboratory;PNNL)和乔治亚理工学院(GeorgiaTech)负责管理为该处理器打造出软件工具,而NorthrupGrumman则将创建一座巴尔的摩中心,利用这款堪称全世界首款图形分析处理器(GAP)继续执行国防部(DoD)的图表分析任务。

HIVE用于以数据的多层图形表明作为开始的序列(如图),打开了图解分析处置的方式,在各层之间识别资料之间的关系。(数据源:DARPA)DARPA微系统技术办公室(MTO)计划经理TrungTran回应:“今日的计算机架构某种程度使用1940年代发明者的[John]vonNeumann架构。

CPU与GPU皆采行平行运算,但它的每个核心依然是vonNeumann处理器。”Tran说道:“HIVE并不是冯诺依曼架构,因为它的数据稠密,而且能同时在有所不同的记忆领域同时继续执行有所不同的过程。这种非冯-诺依曼途径可让许多处理器同时读取,各自使用其本地储存内存,在全局内存上同时继续执行集中和汇聚作业。

”“芯片油画图”象征物DARPA资助研发的新型处理器计划——“打破微缩:电子兴起计划”(BeyondScaling:AnElectronicsResurgenceInitiative)于是以推展微系统结构和性能的新纪元。(来源:DARPA)图形分析处理器目前并不不存在,但在理论上与CPU和GPU具有明显的有所不同。

首先,它们经优化用作处置稠密图形元素。由于所处置的项目稀疏地坐落于全局内存,因而也牵涉到一种新的内存架构——能以每秒高达TB容量的超高速度随机存取记忆方位。当今的内存芯片经过优化,能以最低速度读取宽序列方位(以空缺其快所取),这些速度约落在每秒GB的范围。

另一方面,HIVE将以最低速度从全局内存随机存取8位数据点,然后再行以专用的储存内存分别处置。该架构据信也具备可拓展能力,但必须许多HIVE处理器继续执行特定的图形算法。

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Tran说道:“当今所搜集的所有数据中,只有约20%是简单的——这就是为什么稠密——让我们的8字节粒度对于巨量数据(BigData)的问题效率更高。”动态绘图分析必须高达GigaTEPS的处理速度(绿色),才能识别现场呈现出的关系,这较目前速度最慢的GPU(蓝色)或CPU(红色)速度更慢1,000倍。(来源:DARPA)这种图形分析处理器使用优化的新式算法处理单元(APU),再加DARPA获取的新内存架构芯片,据信其功耗较今日的超级计算机功耗更加较低1,000倍。

参予这项计划的的组织,尤其是英特尔与高通,也将有权商用化这款处理器与记忆架构。根据DARPA,图形分析处理器可用作解决问题BigData的问题,因为这方面的问题一般来说是多对多的关系,而非为目前的处理器优化的多对一或一对一的关系。Tran说道:“从我的立场来看,下一个必须解决问题的大问题就是BigData,目前使用的方法是重返分析,但对于十分稠密的数据点之间的关系来说,这种方法是违宪的。我们找到,CPU与GPU在处置问题的大小与结果的丰富性之间留给了相当大的差距,而图形理论则极致与众不同目前所看见的这一新兴市场。

”除了HIVE芯片,DARPA也敦促共同开发软件工具,并藉由实时分段读取随机内存方位,帮助编程这种打破今日平行处置典范的新架构。如果顺利了,DARPA声称这种图形分析处理器将有能力识别传统CPU与GPU无法处置的许多情况类型。英特尔CPU、NvidiaGPU、GoogleTPU和DARPA明确提出的HIVE处理器之间的应用于(上)和性能(下)较为。

(来源:DARPA)DARPA指出,BigData为图形节点获取了传感器馈送、经济指标、科学和环境测量,而图形的边缘则是有所不同节点之间的关系,例如亚马逊(Amazon)案例中的“出售”不道德。图形理论分析的基础可以追溯到知名的哲学家GottfriedWilhelmLeibniz,以及LeonhardEuler在1736年出版发行的首篇涉及论文:“柯尼斯堡七桥问题”(SevenBridgesofK?nigsberg)。从那时起,图形理论早已发展沦为建模随机数根据地之间关系的一系列算法和数学结构。HIVE架构的设计就在于用于这些图形分析来识别威胁、跟踪疾病愈演愈烈,以及答案BigData的问题,因为这些问题寺于目前的传统CPU和GPU来说非常棘手。

为期四年半的DARPA计划在第一年将与英特尔和高通联合设计芯片架构,而GeorgiaTech和PNNL则负责管理研发软件工具。在第一年之后,将不会投票决定一款硬件设计和一款软件工具。DARPA将为夺得硬件设计的公司获取5,000万美元的赞助商,但该公司也将自行获取5,000万美元。

此外,DARPA还将为夺得软件设计的的组织获取700万美元的赞助商。同时,Northrup将取得1,100万美元的资金,用作打造出巴尔的摩中心,调查国防部对于图形分析的所有市场需求,并保证硬件和软件制造商符合这些市场需求。英特尔数据中心副总裁DhirajMallick回应:“HIVE计划目的在于针对数据处理,利用图形分析处理器充分发挥机器学习以及其他人工智能(AI)的影响力。

”Mallick有信心英特尔的芯片设计将不会输掉过高通,他说道:“英特尔已被拒绝在这项计划完结时获取16节点的平台,在一块电路板上用于16个HIVE处理器,英特尔也将享有为全球市场获取产品的权利。”随着这项计划进展,这款HIVE处理器将可实现动态识别与感官策略资产。


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