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Tachyum公布Prodigy通用128核CPU规格高达5。7GHzTDP950W16个DDR5通道

  感谢IT之家网友 OC_Formula 的线索投递!
  IT之家 6 月 13 日消息,据 tomshardware 报道,当 Tachyum 在 Hot Chips 18 上推出其 Prodigy 通用处理器的概念时,它的芯片设计允许使用动态二进制转换器运行任何代码,这引起了轰动。它在执行本机代码和翻译代码时表现出了高性能。Tachyum 公司花了一段时间来设计实际的硬件,接受评估套件的预订;该公司还披露了其 Prodigy 确切规格。它们看起来确实令人印象深刻,但每个芯片 950W 的散热设计功率(TDP)也令人恐惧。
  每个 Tachyum Prodigy 处理器具有多达 128 个专有内核,与 16 个 DDR5 内存通道(用于 1024 位接口)配合,支持高达 7200 MT / s 的数据传输率(因此提供高达 921.6 GBps 的带宽)以及 64 个 PCIe 5.0 通道。此外,该芯片总共支持高达 8TB 的 DDR5 内存,这与其他制造商即将推出的服务器 CPU 一致。至于时钟频率,Tachyum 的 Prodigy 设计运行频率高达 5.7 GHz,是台积电性能优化的 N5P 工艺技术的产物。
  在性能方面,Tachyum 预计其旗舰 Prodigy T16128-AIX 处理器可为 HPC 提供高达 90 FP64 TFLOPS 以及高达 12 "AI PetaFLOPS"用于推理和训练,(大概是在运行本机代码时)根据发布的规格功耗高达 950W(并使用液体冷却)。同时,Tachyum 的 Prodigy 处理器可以在 2 路和 4 路配置下工作。作为对比,AMD 的 Instinct MI250X 在大约 560W 的 HPC 中具有 96 FP64 TFLOPS 的峰值吞吐量。相比之下,Nvidia 的 H100 SXM5 可以在 700W 下为 AI 提供高达 20 INT8 / FP8 PetaOPS / PetaFLOPS(稀疏时高达 40 PetaOPS / PetaFLOPS)。然而,计算 GPU 都不能用于通用工作负载。这正是它变得有趣的时候。
  Tachyum 的 Prodigy 是一款通用同质处理器,最多可容纳 128 个专有的 64 位 VLIW 内核,每个内核具有两个 1024 位矢量单元和一个 4096 位矩阵单元。此外,每个内核都有一个 64KB 指令缓存、一个 64KB 数据缓存、1MB L2 缓存,并且可以利用其他内核未使用的 L2 缓存作为 L3 缓存。
  Tachyum 首席执行官兼联合创始人 Radoslav Danilak 与 Golem.de 交谈时表示,Tachyum 的 VLIW 内核是有序内核,但当编译器制造商进行适当优化时,它们可以支持 4 路无序。他还再次强调,Prodigy 指令集架构可以通过使用所谓的 poison bits 软件实现非常高的指令级并行性。
  据该公司称,这些内核运行为 Prodigy(VLIW 架构有望大放异彩)以及 x86、Arm 和 RISC-V 二进制文件编写并明确优化的本机代码,使用软件仿真并且不会降低性能。从历史上看,所有让 VLIW 处理器执行 x86 代码的尝试都失败了(例如,Transmeta 的 Crusoe、Intel 的 Itanium),主要是因为特定的 CPU 架构和仿真效率低下。Tachyum 负责人承认,Qemu 二进制翻译将性能降低了 30% 到 40%(没有透露任何基准),但希望现实世界的性能仍然足够高以具有竞争力。同时,一些程序已经原生支持。
  "我们原生支持 GCC 和 Linux,而且 FreeBSD 现在也可以在 Prodigy 上运行,"Danilak 说。"Apache、MongoDB 或 Python 已经原生运行,Pytorch 和 Tensorflow 框架也可用。"
  Tachyum 强调,Prodigy 不是加速器,而是真正的 CPU,将与 AMD、Intel 和其他公司竞争。 为确保该处理器能够在通用和 AI 工作负载中提供具有竞争力的性能,该公司自 2018 年首次推出以来对其设计实施进行了大量更改。
  "我们是 CPU 替代品,而不是 AI 加速器公司,我们的目标是云 / 超大规模和电信公司,"Danilak 说。"随着时间的推移,我们计划赢得一些超级计算机客户,因此我们将向量 / MAC 单元的宽度从 512 位增加到 1024 位(这也为人工智能的 4096 位矩阵运算带来了必要的数据路径)。"
  事实上,Tachyum 的 Prodigy 承诺的特别优势是它能够执行不同类型的代码。假设它可以在执行通用工作负载(即时 ces),它可能会为亚马逊 AWS、微软 Azure 等提供一些额外的灵活性,因为如果需要的话,它们将能够为 AI、HPC 和通用实例使用相同的机器。当然,它需要来自不同方的一些实际软件工作,这可能会奏效,至少在理论上可以。
  应该指出的是,Tachyum 仍然没有任何 Prodigy 芯片。因此,所有的性能预测都是模拟的产物,而公司现在唯一拥有的是其处理器的 FPGA 原型。
  与此同时,Tachyum 公司最近开始接受 Tachyum 的 Prodigy 评估平台的预订,该平台将使用一些 Prodigy 芯片。客户必须在 2022 年 7 月 31 日之前下订单,实际硬件交付时间约为"收到订单后的六到九个月"。
  如果一切按计划进行,Tachyum 预计将在 8 月中旬流片出第一个 Prodigy 芯片(可能小于 500 mm^2)。在那之后,该公司预计将在 12 月左右获得其芯片的第一批样品,如果芯片工作正常,该公司计划开始提供样品(即发送评估套件)。通常,芯片从晶圆厂返回后大约需要一年时间。尽管如此,Tachyum 仍希望其首款处理器能够按计划工作,并能够在 2023 年上半年开始实际量产。
  未来,Danilak 设想 Prodigy 2 处理器使用台积电 N3 节点之一制造,该处理器将以相同的功率提供两倍的性能以及 PCIe Gen6 支持。

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