@Vengineerの戯言 : Twitter
SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった
12月31日にアップした クラウド用ディープラーニングチップの中には、Wave Computingを含めていませんでした。2017年に16nmでDPUを開発した成果をhotchipにてあれだけ発表したのに。。何故なんだろうか？
Wave Computingはチップを2017年のhotchipsで発表しているがその後、IP屋さんになっちゃったみたい。この時は、16nmで実装して、メモリはなんと、HMC(Hybrid Memory Cube)。講演資料は、こちら
現在のWave Computingのサイトを見てみると、productsのところには、
IP and Processors for Smart Edge Designs
とあります。
DPUのようなデバイスではなく、エッジ用のIPとProcessorsの開発に注力しているようです。
このデータシートを見ると
- MIPS：Application-enabling CPU Cores
- WAVE COMPUTING：AI-native DPU Cores
にて、System-on-Chip Designs ってあります。DPUでは、
- 8-to-64-bit Dataflow Architecture
- Silicon-proven
- Scalable CGRA fabric
- CPU-less acceleration of dataflow graphs
ってあるので、これチップにしたDPUベースですね。
TritonAI™ 64 Platform: Delivering AI at the Edge
では、WaveFlowとWaveTensorなるものも載っていますね。
WaveFlowというのが従来のDPUで、WaveTensorがCNN用に開発したものっぽい。
こちらは8ビット専用。
github に、WaveFlow についてありますね。WaveFlowのソフトウェア実装のようです。2018年7月なので、もう古いのでしょうね。
対応フレームワークは、
- TensorFlow Lite
- ONNX
になっているので、完全にEdgeですね。
もっと詳しいプレゼンテーション資料を見つけました。
この資料から読み取ると、2018年にMIPSを買収したことで、Edge用IP屋さんにシフトしたっぽい。
この資料に、WaveTensorの説明が載っていますね。
また、TritonAI Edge Training (Development)というスライドもありますね。
Full TensorFLowで学習して、その下は、TensorFlow Liteだけど。
