加速器全攻略 (119247) - Cool3c

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照片中提到了OUR BEST EVER PRODUCT PORTFOLIO、EPYC、AMDA，跟安妮·弗蘭克之家有關，包含了amd 產品 2020 年第 4 季度、Advanced Micro Devices公司、AMD公司、雷岑、py

AMD 財報指稱採 CDNA 2 架構的 Instinct MI200 "Aldebaran"已開始出貨，將是首款 MCM 架構 GPU

AMD 在財報會議中指出，其代號 Aldebaran 的新一代加速器產品 Instinct MI200 已經開始出貨給客戶，這也是 AMD 調整 GPU 產品線之後隸屬 CDNA 加速器的第二世代產品。雖然 CDNA 產品相較消費級 RDNA 不那麼廣為人知，不過 Aldebaran 將為 AMD 的 GPU 架構發展史扮演重要的角色。根據先前的傳聞， Aldebaran 將是 AMD 首款採用 MCM 架構的 GPU 產品，將兩個晶片進行封裝，每個晶片具備 8 個著色器，單個著色器具備 16 個 CU ，CU 包含全速率的 FP64 、 FP32 與為 FP16 與 BF16 設計的第二代

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照片中提到了Gen-Z Creates More Real Estate、GEN /、Gen-Z can be used to connect to devices inside and outside the server enabling a composable system，包含了軟件、Z世代、PCI Express、PCI-SIG、惠普企業

硬科技：讓記憶體跟CPU拖鉤的OpenCAPI、CXL與Gen-Z

筆者一向不太喜歡「天下分久必合，合久必分」這句話，因為經常被某些有心人士用來合理化某個野蠻國家對台灣的併吞野心，但隨著激增的CPU核心數與水漲船高的記憶體容量，記憶體和匯流排的頻寬，逐漸跟不上CPU核心數增長這件事。對圍繞著資料中心需求的所有相關技術，帶來了極為嚴峻的挑戰，而分散在各地的記憶體，如多階層快取記憶體、分散式實體記憶體 (NUMA) 和外部加速器 (Accelerator)，彼此之間的資料一致性 (Coherence) 協定，更讓問題的延燒，如火燒摩天樓一樣的嚴重。 CPU廠商也很積極地強化記憶體頻寬，其努力直接反應在驚人的腳位數。在Nehalem (Xeon 5500/5600)

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爆料指稱 AMD 今年將推出 CDNA 2 的 Instant MI200 加速器，將採單卡雙芯 MCM 架構

雖然 AMD Ryzen CPU 、EPYC CPU 以及 Radeon RX GPU 已經在相關領域逐漸展露優勢，不過 AMD 的 Radeon Instinct 加速器產品目前聲勢還未如其它產品線一樣發光發熱，不過 AMD 繼 2020 年確認產品方針推出第一款採用 CDNA 架構的 Instant MI100 ，傳今年將偕同新一代 EPYC " Trento "宣布採用 CDNA 2 的 Instant MI200 ，最大的特色是採用 MCM 多晶片模組架構。 AMD Instinct MI200. pic.twitter.com/UKGESOjsxN —

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照片中提到了AMDA、INSTINCT，跟Advanced Micro Devices公司有關，包含了圖形處理單元、英偉達、電腦、AMD Radeon本能Mi25加速器Q1K38A

AMD 於 SC20 宣布第一款 CDNA 架構加速器 Intinct MI100 ，具 10 TFLOPS 以上之 FP64 算力

AMD 日前宣布旗下 GPU 計劃藍圖時，確立在加速運算將採取與消費級 RDNA 架構不同的分支，並將加速運算架構命名為 CDNA ，此次藉 SC20 大會宣布首款採用 CDNA 架構產品 AMD Instinct MI100 ，宣稱將為運算產業帶來創新變革，更為第一款在 FP64 可達 10 TFLOPS 運算力的 GPU 產品，在搭配 AMD EPYC 、 ROCm 4.0 開放軟體平台，能為即將到來的 exascale 層級超算提供充裕的運算效能。美國橡樹嶺實驗室成為率先使用 AMD Instinct MI100 的前導使用者，強調比當前其他 GPU 高出 2-3 倍效能。 ▲ AMD

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藉由 NVIDIA A100 GPU 與 Jetson AGX Xavier ， NVIDIA 於 AI 推論測試 MLPerf 再度突破自我紀錄

不同於行動裝置的 AI 測試還未有公認的測試基準，資料中心與超級電腦的 AI 性能在由多家業界領導廠商共同倡議下提供具公正性的測試基準 MLPerf ，包括 Arm，百度，Facebook，Google，哈佛，Intel，聯想，微軟，史丹佛大學，多倫多大學和 NVIDIA 皆是此測試標準的倡議者；而 NVIDIA 今年在 A100 GPU 與 Jetson AGX Xavier 推出後，於 MLPerf 測試再度突破先前紀錄，分別奪下資料中心與邊際運算的 AI 推論測試領先成績。 MLPerf 也持續因應市場需求持續增加與調整測試項目，此次也因應應用需求導入四項新測試，包括自然語言處理、醫學影

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照片中提到了NVIDIA.、コゴ年，跟英偉達有關，包含了圖形處理單元、安培、電腦

為避免消費者與成立 16 年的 Tesla 電動車混淆， NVIDIA 果斷放棄使用 12 年的 Tesla 產品線名稱

雖然 NVIDIA 自 2007 年就開始在加速器產品使用 Tesla 作為子品牌，不過由於同樣使用 Tesla 的電動車品牌 Tesla 更具大眾識別性， NVIDIA 在先前透露自去年底起， NVIDIA 已經不再於加速器產品使用 Tesla 作為產品線名稱避免混淆，在稍早 GTC 發表基於 Ampere 安培架構之新一代加速器名稱也簡化為 NVIDIA A100 。 ▲ Tesla T4 在去年底悄悄更名為 NVIDIA T4 簡單的說， NVIDIA 自去年底先將原本的 Tesla T4 更名為 NVIDIA T4 ，不過這件事情並未大肆張揚，多數的使用者與經銷商並未知道這件事情，直至

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照片中提到了(swmedical、團隊亮相、第二期選，跟丹佛野馬隊、inch有關，包含了5G、5G、亞太電信有限公司、移動電話、巴塞羅那世界移動大會

亞太電信「5G 加速器」第二期計畫吸引國內外頂尖團隊競逐，展現通訊技術創新應用並創造新商機

台灣5G預計今年下半年正式商轉，亞太電信發展5G決心不變，扶植國內外新創團隊不遺餘力，持續擘劃5G智慧生活藍圖。近日攜手經濟部中小企業處、國內外單位與新創團隊，攜手舉辦「亞太電信5G創育加速器計畫」第二期獲選新創團隊亮相開訓典禮，18支新創生力軍一字排開，大力展現5G通訊技術創新應用，共創5G新商機。強勢出線的18支新創團隊，現場展示眾多5G通訊創新應用服務解決方案，包含來自台灣、新加坡、泰國、日本與加拿大等極具潛力的國內外新創新星。亞太電信表示，第二期「5G創育加速器計畫」原定目標招募15組，歷經逾三個月的激烈海選下，破例增選出18支頂尖團隊，未來將挹注更多資源，投入智慧製造、智慧醫療、智

市場快訊

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亞太電信5G創育加速器計畫，10支新創團隊脫穎而出，結合前瞻科技應用打造完整5G生態鏈

5G 智慧新生活不再只是口號，而是真實影響全球產業以及你我日常生活的重大變革！由亞太電信及經濟部中小企業處匯聚國際新創能量建立的「亞太電信5G創育加速器」計畫，今日(7/5)舉辦第一階段Demo Day活動，歷經激烈海選，從300支團隊脫穎而出的10支新創團隊，各顯神通、臥虎藏龍，發揮「殺手級」實力，其中狂點軟體開發公司，研發出一套智慧新零售解決方案，無人自助POS系統深具市場潛力，Q-Bit堪稱市面上最輕便的自助點餐機，已經有商家開始使用。另外，程捷科技公司，運用亞太電信NB-IoT網路，將智慧筆以AI智能演算再進化開發為智慧筆盒，距離量產上市指日可待。亞太電信5G加速器團隊慧眼獨具，遴選出

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高通 Cloud AI 100 AI 雲服務推理加速器，挾終端技術、經驗與市場規模切入雲端 AI 市場

高通日前已經在舊金山發表首款針對 AI 資料中心的產品 Cloud AI 100 ，這是高通首款針對雲伺服器先進 AI 應用的加速器產品，在深圳的 AI Open Day 主題演講後，也以這款高通新產品做為開端介紹高通的 AI 新戰略。雖然在伺服器 AI 領域，高通還是首度跨入，不過高通以長年行動運算培育的低功耗、先進訊號處理技術、先進製程與 Snapdragon 產業規模化作為後盾，將相關 AI 技術從終端帶到雲端。當前業界雖積極探討 AI 在終端設備的邊際運算，然而許多服務如語音助理，線上自動化服務，工業自動化，城市安全等，仍仰賴基於雲的 AI 服務，全球的服務商也陸續為伺服器系統導入

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Xilinx 推出 AI 推論加速器 ALVEO ，強調較 CPU 快 20 倍、比 GPU 快 4 倍

現在基於深度學習的 AI 技術成為許多領域的發展重心，不過傳統傳統 CPU 的架構並不利於需要大量核心運算的深度學習，幾乎針對 AI 深度學習的系統都會是以加速器作為基礎，除了 GPU 之外，針對 AI 學習與推論加速器與可程式化的 FPGA 也虎視眈眈，而 Xilinx 宣布一款為 AI 推論的加速器 Aleveo ，標榜較基於 Skylake 架構的 Intel Xeon Platinum CPU 性能高出 20 倍，並且比起 NVIDIA 的 Tesla V100 快 4 倍以上。 Alveo 共有 U200 與 U250 兩個版本，為包括機器學習、影像處理、基因演算與數據分析等應用為主

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