In den letzten Jahren hat sich bei KI/ML-Modellen und Inferenzen viel getan. Die Hardware, die für die Verarbeitung von Trainingsalgorithmen hervorragend geeignet ist, kann bei der Latenz und Auslastung für die Inferenz in Echtzeit und Stapelgröße 1 ins Hintertreffen geraten. Deep-Learning-Modelle sind komplexer geworden und erfordern neue Ansätze für Echtzeitanwendungen, um mit ihnen Schritt zu halten.
Die gute Nachricht ist, dass mit der Reifung des maschinellen Lernens auch die Beschleunigungstechnologie intelligenter und effizienter geworden ist. Dies gilt sowohl für die Siliziumebene, z. B. durch die Verwendung spezieller ASIC-Bausteine, als auch für den Designansatz, z. B. die Verwendung von 8-Bit-Ganzzahlen für Verbindungen.
BittWare, eine Marke, die seit über dreißig Jahren die beste Beschleunigungstechnologie auf den Markt bringt, hat ein Ökosystem FPGA- und ASIC-basierter KI-Lösungen zusammengestellt, die für Inferenzen optimiert sind.
Ob es darum geht, ein CPU- oder GPU-basiertes System auf den neuesten Tensor-Prozessor für Rechenzentren zu skalieren oder mit einer Edge-Lösung das letzte Watt an Leistung herauszuholen - wir haben, was Sie brauchen, um Risiken zu reduzieren und schneller auf den Markt zu kommen.
Wo setzen die Kunden von BittWare AI/ML ein?
Für einige Partner liefern wir auch Entwicklungsplattformen, die zur Evaluierung ihrer Technologie verwendet werden.
Unser Partnerprogramm umfasst eine Reihe von AI/ML-Inferenzoptionen, von ASIC-basierten Karten der nächsten Generation bis hin zu IP für die Entwicklung auf FPGAs.
Wir befassen uns mit der Inferenz neuronaler Netze auf FPGA-Bausteinen und zeigen ihre Stärken und Schwächen auf.
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