2019年12月12日中国上海，2019年12月12日 - 在推出Enflame的CloudBlazer T10的同时，Enflame Technology和GLOBALFOUNDRIES®（GF®）今天宣布了一个新的高性能深度学习加速器解决方案，用于数据中心培训。该加速器旨在加速深度学习的部署，其核心深层思维单元（DTU）基于GF的12LP™ FinFET平台，采用2.5D封装，为基于云的AI训练平台提供快速、高效的数据处理。 Enflame的DTU利用GF的12LP FinFET平台，采用先进的2.5D封装，拥有超过140亿个晶体管，并支持PCIe 4.0接口和Enflame Smart Link高速互连。该人工智能加速器为数据中心的大规模集群训练进行了优化，以提供高性能和高功率效率，支持CNN/RNN和其他网络模型以及广泛的数据类型（FP32/FP16/BF16/Int8/Int16/Int32等）。 基于可重新配置的芯片设计方法，Enflame的DTU计算核心具有32个可扩展的智能处理器，8个SIP组合成4个可扩展的智能集群（SIC）。该增强型技术通过2.5D封装提供集成的高带宽内存（HBM2），采用片上配置算法，实现快速、高效的数据处理。 "这在很多方面都是独一无二的，"Moor Insights & Strategy的创始人兼首席分析师Patrick Moorhead说。"目前只有少数相关的机器学习训练芯片，GF的12LP平台上的Enflame AI加速器证明了你不需要流血的边缘和昂贵的工艺来解决数据中心应用的功耗工作负载。" "Enflame专注于加速片上通信，以提高神经网络训练的速度和准确性，同时降低数据中心的功耗，"Enflame Tech COO Arthur Zhang说。"GF的12LP平台在其全面和高质量的IP库支持下，有望在我们的AI训练解决方案的开发中发挥关键的基础作用，并使我们的客户能够满足他们最苛刻的服务器计算需求。" "随着人工智能的普及，人们对高性能加速器的需求越来越大，"GF高级副总裁兼计算和有线基础设施总经理Amir Faintuch说。"Enflame的独特架构与GF的12LP平台上的DTU设计之间的协同作用，将为基于云的深度学习框架和AI训练平台提供高计算能力和低成本的效率。" GF的12LP高级FinFET平台提供了性能、功耗和面积的最佳组合，以及一系列差异化的功能，包括独特的低电压SRAM，实现了AI处理器的加速，并将12纳米的扩展能力延伸到未来很长一段时间。 Enflame的人工智能加速器SoC，在GF的12LP平台上的DTU已经取样，并计划于2020年初在纽约马耳他的GF Fab 8生产。 关于恩芙兰 羿龙科技专注于人工智能云计算平台，致力于为人工智能行业提供流行的基础设施解决方案，提供具有自主知识产权的高计算能力、高能效、可编程的通用人工智能训练和推理产品。他们的创新结构、连接方案和分布式计算及编程平台可广泛应用于云数据中心、超级计算中心、互联网，以及金融服务和政府管理中的众多AI场景。 羿龙科技与国际标准组织紧密合作。按照开源的原则，致力于与行业伙伴一起推动人工智能产业的发展。 关于GLOBALFOUNDRIES GLOBALFOUNDRIES（GF）是世界领先的特种铸造厂。我们提供差异化的功能丰富的解决方案，使我们的客户能够为高增长的细分市场开发创新产品。GF通过独特的设计、开发和制造服务组合，提供广泛的平台和功能。凭借跨越美国、欧洲和亚洲的规模化生产基地，GF具有灵活性和敏捷性，能够满足全球客户的动态需求。GF由穆巴达拉投资公司拥有。欲了解更多信息，请访问globalfoundries.com。
