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黑洞和TT-金属——独立的人工智能计算机及其编程模型.pdf

上传人: c** 编号:465074 2025-01-12 30页 2.22MB

1、Blackhole&TT-MetaliumThe Standalone AI Computer and its Programming ModelAugust 2024Jasmina Vasiljevic,Senior FellowDavor Capalija,Senior FellowAgenda Architecture Micro-architecture Scale-out Software3AI Silicon RoadmapStandalone AI ComputerWormhole 80 Tensix+Tensix+Cores 12nm 328 TOPS(FP8)336 GB/s

2、 GDDR6 Gen4x16 16x100 Gbps Ethernet 16x100 Gbps Ethernet Blackhole 140 Tensix+Tensix+Cores 6nm 745 TOPS(FP8)512 GB/s GDDR6 Gen5x16 10 x400 Gbps Ethernet10 x400 Gbps Ethernet 16 RISC16 RISC-V CPU coresV CPU coresNetworked AI ProcessorAI ProcessorGrayskull 120 Tensix Cores 12nm 276 TOPS(FP8)100 GB/s L

3、PDDR4 Gen4x16202120222023GEN 1GEN 1GEN 2High Perf AI ASICScalabilityHeterogeny4Tensix coresDRAM coresETH coresPCIe coreARC coreTDEPABlackhole -A Standalone AI ComputerCRISC-V CPUs5Blackhole -A Standalone AI ComputerFeatureSpecTensix745 TFLOPs(8-bit)372 TFLOPs(16-bit)SRAM241 MBsEthernet10 x 400 GbpsD

4、RAM512 GB/s BW32 GBs capacityBaby RISC-Vs752Big RISC-Vs16PCIeGen5x16,64 GB/sNoC2 NOCs2D Torus256 B per core6Big RISC-V&Baby RISC-VCRISC-V CPUsFeatureSpecRISC-V CPUsx16(4 clusters of 4)Compute64-bit,dual-issue,in-order L3 cache2 MB/CPUL2 cache128 KB/CPUL1 I-cache32 KB/CPU(2 way associative)L1 D-cache

5、32 KB/CPU(4 way associative)Runs LinuxOn-device host for the AI acceleratorFeatureSpecTotal Baby RISC-Vs752Compute32-bitInt multiplier/dividerFloating point(FP32/BFLOAT16)128-bit vector(1 per Tensix)I-cache4 KBD-scratch8 KBBaby RISC-VTensix coresDRAM coresETH coresTDEBig RISC-V752 Baby RISC-Vs16 Big

6、 RISC-VsMicro-Architecture:All RISC-V ProgrammableAll RISC-V ProgrammableBaby RISC-Vs8Tile MathEngineRISC-VRouterDRAMBank controllerETHcontrollerVectorMathEngineComputeData MovementStorageRISC-VRISC-VRISC-VRISC-VuserkerneluserkerneluserkerneluserkerneluserkernelFeatureSpecTotal Baby RISC-Vs752Comput

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本文介绍了Blackhole和TT-Metalium两种AI计算机架构及其编程模型。Blackhole是一种独立的AI计算机,具有80个Tensix+核心、12nm工艺、328TOPS(FP8)的性能,适用于AI数据运动模式。它包含140个Tensix++核心、6nm工艺、745TOPS(FP8)的性能,以及10个400Gbps以太网端口。而TT-Metalium是一种为AI和扩展性设计的GPU架构,具有32个芯片的4x8网格布局,提供11.2TB/s的I/O带宽和24PFLOPS的AI计算能力。TT-Metalium的软件生态系统包括TT-Forge、TT-MLIR、TT-NN和TT-Metalium等,支持多种AI模型和深度学习操作。
"黑洞AI电脑有何特色?" "TT-Metalium如何优化AI模型训练?" "tenstorrent开源项目对AI发展有何贡献?"
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