Wave Computing着眼于成为第一家开发7奈米(nm)处理器并部署于其人工智能(AI)系统的AI新创公司...
+ Gs;3jC^ Hqy>!1 ! Wave Computing着眼于成为第一家开发7奈米(nm)处理器并部署于其人工智能(AI)系统的AI新创公司。
}C1 }T}U 据《EE Times》目前掌握到的消息，Wave Computing的7nm开发计划将采用博通(Broadcom Inc.)的ASIC芯片
设计。Wave和Broadcom这两家公司将采用台积电(TSMC)的7nm制程
技术，共同开发Wave的下一代数据流处理器(Dataflow Processing Unit；DPU)。
M%LwC/h:, 新的7nm DPU将由Broadcom方面提供，但时间表未定。据Wave执行长Derek Meyer证实，这款7nm DPU将会“设计于我们自家的AI系统中。”他还补充说，“如果市场其他公司有此需求的话，也可以提供相同的
芯片。”
Derek Meyer
'r3}= z4Y 市场研究公司Tirias Research首席分析师Kevin Krewell表示，“Wave希望能够以此7nm设计在新创公司中脱颖而出。目前，大多数的新创公司都还不具备打造7nm组件的专业技术与能力。”他解释说，Wave在Broadcom的协助下，使这一切成为可能。他指出，Broadcom“由于收购了LSI Logic，确实拥有更先进的ASIC电路设计
经验。”
ZI*A0_;L Wave目前的DPU世代是基于16nm制程的设计 。
DD3yl\#, “在设计新型AI加速器的同业中，我们将率先获得7nm实体IP——例如56Gbps和112Gbps SerDes，这可归功于Broadcom的协助。”Meyer指出，Broadcom带来了先进的设计平台、
量产技术以及经验证可行的7nm IP，协助我们实现了这项7nm产品开发计划。
r3K: Wave目前的DPU世代基于16nm制程节点，主要由Wave自家设计人员以及承包商的协助共同完成。至于7nm DPU，Meyer表示，“在Broadcom和Wave之间，我们已经拟定好[ASIC]设计前端和后端所需的技术和资源了，同时相应地制定了合作计划。”
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目前，这项7nm合作计划已经展开并持续进行好几个月了。Broadcom将负责7nm芯片的实体部份。尽管7nm设计非常复杂，但Meyer表示，“我相信Broadcom将第一次就推出合适的芯片。”然而，Wave并未透露其7nm DPU何时上市，也未对7nm DPU架构多加说明。
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~ RB@gSHOc? ~|jy$*m4A 然而，Meyer解释说，新的芯片将“以数据流架构为基础”。它将会是第一款具有“64位(64-bit) MIPS多线程CPU”的DPU。Wave于今年6月收购了MIPS。
f\_Q+!^ Meyer还指出，Wave的7nm芯片将在内存中搭载新功能，但他并未透露究竟增加了哪些新功能。
U/l ra&P 不过，Meyer表示，MIPS的多线程技术将在新一代DPU中发挥关键作用。透过Wave的数据流处理，“当我们为机器
学习代理加载、卸除和重载数据时，硬件多线程架构将会十分有效率。”此外，MIPS的缓存一致性也会是Wave新DPU的另一项重要特性。他说，“因为我们的DPU是64-bit架构，所以只有在MIPS和DPU同时在64-bit地址空间中与相同内存通讯才有意义。”
"K=)J'/n 针对Wave将在内存中增加的新功能，Krewell说，“Wave的现有芯片使用美光(Micron)的混合内存立方体(Hybrid Memory Cube；HMC)。而且我认为Wave未来的芯片将会转向高带宽内存(HBM)。”他并补充说：“HBM的未来发展蓝图更好。不断变化的内存架构将会对整体系统架构造成影响。”
`t"Kq+ Moor Insights & Strategy资深分析师Karl Freund对此表示赞同。他说：“针对内存部份，我猜想他们将将会放弃混合内存立方体，而改采用高带宽内存，因为这种方式更具有成本效益。”
%&S]cEw Meyer在接受采访时宣称，新的7nm DPU可望提供较其现有芯片更高10倍的性能。
l"g% vS,;` 他说，“不要忘记，我们之前就已经将DPU架构中的频率与芯片分开来了。”他指出，在主机间来回移动将会造成瓶颈，而在DPU中，
嵌入式微控制器可以加载指令，减少传统加速器浪费的功率和延迟。“我们可以有效发挥7nm芯片上的
晶体管能力，以提高性能。”
u01^ABn 不过，Krewell对此持保留看法。他说:“至于Wave是否可在性能方面实现10倍的进展，这毕竟是一个漫长的旅程，必须取决于如何
测量机器学习的性能……以及Derek [Meyer]是在谈训练还是推论。”他还补充说，“推论方面发生了许多变化，也以较低精度(8-bit或更低)的算法进行部署。训练的性能主要取决于内存架构。”不过，他也坦承，“我其实并不知道Wave所盘算的细节。”
