تُمكّن عناوين IP للحوسبة GPGPU-AI عالية الأداء والقابلة للتطوير من VeriSilicon حلول الذكاء الاصطناعي في مجال السيارات وخوادم الحافة

(BUSINESS WIRE)-- أعلنت اليوم شركة VeriSilicon ‏ (688521.SH) عن أحدث التطورات في بروتوكولات الحوسبة GPGPU-AI عالية الأداء والقابلة للتطوير، والتي تعمل الآن على تمكين تطبيقات الإلكترونيات للسيارات والخوادم الطرفية من الجيل التالي. من خلال الجمع بين الحوسبة المتوازية القابلة للبرمجة مع مسرع الذكاء الاصطناعي المخصص، توفر هذه الحواسيب كثافة حوسبة استثنائية لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الصعبة مثل استدلال نموذج اللغة الكبير (LLM)، والإدراك المتعدد الوسائط، واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي في البيئات المقيدة بالحرارة والطاقة.

تعتمد بروتوكولات الحوسبة GPGPU-AI من VeriSilicon على بنية وحدة معالجة الرسوميات للأغراض العامة (GPGPU) عالية الأداء مع مسرع ذكاء اصطناعي مخصص ومتكامل، مما يوفر قدرات حوسبة متميزة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يعمل مسرع الذكاء الاصطناعي القابل للبرمجة ومحرك الحوسبة المدرك للتناثر على تسريع النماذج القائمة على المحولات والنماذج المكثفة للمصفوفات من خلال تقنيات الجدولة المتقدمة. وتدعم هذه البروتوكولات أيضًا مجموعة واسعة من تنسيقات البيانات للحوسبة ذات الدقة المختلطة، بما في ذلك INT4/8، وFP4/8، وBF16، وFP16/32/64، وTF32، وهي مصممة بواجهات ذات نطاق ترددي عالي من الذاكرة المكدسة ثلاثية الأبعاد، وLPDDR5X، وHBM، بالإضافة إلى PCIe Gen5/Gen6 وCXL. كما أنها قادرة على التوسع على عدة شرائح وبطاقات، مما يوفر إمكانية التوسع على مستوى النظام لنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

توفر عناوين IP للحوسبة GPGPU-AI من VeriSilicon دعمًا أصليًا لأطر عمل الذكاء الاصطناعي الشائعة لكل من التدريب والاستدلال، مثل PyTorch وTensorFlow وONNX وTVM. تدعم هذه العناوين IP أيضًا لغة الحوسبة للأغراض العامة (GPCL) المتوافقة مع لغات برمجة GPGPU السائدة والمترجمات المستخدمة على نطاق واسع. وتتماشى هذه القدرات بشكل جيد مع متطلبات الحوسبة وقابلية التوسع في برامج الماجستير في القانون الرائدة اليوم، بما في ذلك نماذج مثل DeepSeek.

قال Weijin Dai، كبير مسؤولي الاستراتيجية ونائب الرئيس التنفيذي والمدير العام لقسم الملكية الفكرية في شركة VeriSilicon: "يتزايد الطلب على الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي على الخوادم الطرفية، سواء للاستدلال أو التدريب التدريجي، بشكل كبير. لا يتطلب هذا الارتفاع كفاءة عالية فحسب، بل يتطلب أيضًا قدرة برمجة قوية. تم تصميم معالجات الحوسبة GPGPU-AI من VeriSilicon لدمج حوسبة GPGPU بشكل وثيق مع مسرع الذكاء الاصطناعي على مستويات دقيقة. لقد تم التحقق من صحة مزايا هذه الهندسة المعمارية بالفعل في العديد من أنظمة الحوسبة عالية الأداء للذكاء الاصطناعي. إن الاختراقات الأخيرة التي حققتها شركة DeepSeek تعمل على تعزيز الحاجة إلى تحقيق أقصى قدر من كفاءة الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي لمعالجة أعباء العمل المتزايدة الصعوبة. تم تحسين أحدث بروتوكولات الحوسبة GPGPU-AI الخاصة بنا لدعم نماذج مزيج الخبراء (MoE) بكفاءة وتحسين الاتصال بين النواة. من خلال التعاون الوثيق مع العديد من عملاء الحوسبة الذكية الرائدة، قمنا بتوسيع بنيتنا الأساسية للاستفادة الكاملة من النطاق الترددي الواسع الذي توفره تقنيات الذاكرة المكدسة ثلاثية الأبعاد. وتستمر شركة VeriSilicon في العمل جنبًا إلى جنب مع شركاء النظام البيئي لتعزيز التبني الجماعي لهذه القدرات المتقدمة في العالم الحقيقي".

 حول VeriSilicon

 تلتزم VeriSilicon بتقديم خدمات سيليكون مخصصة شاملة ومنصة واحدة للعملاء، بالإضافة إلى خدمات ترخيص بروتوكول IP لأشباه الموصلات، مستفيدةً من مكتبتها الداخلية لبروتوكلات IP.. لمزيد من المعلومات، يرجى زيارة: www.verisilicon.com

إن نص اللغة الأصلية لهذا البيان هو النسخة الرسمية المعتمدة. أما الترجمة فقد قدمت للمساعدة فقط، ويجب الرجوع لنص اللغة الأصلية الذي يمثل النسخة الوحيدة ذات التأثير القانوني.