搭載されているチップは、Tensor Computing Processor BM1680
引用 ・Peak Performance 2TFlops ・Max Power 41W when fully operated ・Typical Power 25W ・Data Precision FP32 ・Internal Memory Size 32MBytes ・External DDR Interface 64bit 2667MHz DDR4 ×4 ・High Speed Interconnect Interface 10 Gb/s SerDes×40 ・ProcessTSMC 28nm HPC+ ・Package FCBGA 1599 balls
64ビットDDR4が4組もあって、FP32で処理できるんだ。
引用 ・In April of 2017 BM1680 taped-out. ・At the end of June, 2017 Bitmain has got BM1680 sample chips. ・Till now BM1680 features full compatibility with popular AI frameworks, including mainstream Caffe, Darknet, and the optimization of GoogleNet, VGG, ResNet, Yolo, Yolov2 and other models; We have demonstrated BM1680 in real apps: Face detection, Face recognition, Pedestrian detection, Vehicle detection and classification. Demo codes will open source soon; We also have trained Alexnet, GoogleNet, VGG, ResNet and other mainstream DL models in BM1680.
とあるので、既に動いているのね。オープンソースって、何を公開するのだろうか？
このチップを1個搭載のPCIeボード（SC1）は、$589だって、安いよ。
PCのSS1は、Intel E3 1275V6, 4 Cores, 3.8GHz と 2 x SC1+(チップが2個搭載のボードなので、合計4個のチップ）で $3869
PCのSS1は、Intel E3 1275V6, 4 Cores, 3.8GHz と 2 x SC1+(チップが2個搭載のボードなので、合計4個のチップ）で $3869
NVIDIA の TESLA シリーs
