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<card title="Tachyum公布Prodigy通用128核CPU规格_砍柴网">
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	<p align="center"><big>Tachyum公布Prodigy通用128核CPU规格</big></p>
	<p align="right">2022-06-13 17:01</p>
	<p>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。<br />
<img class="content-picture" src="https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/15002154945/1000" border="0" /><br />
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。<br />
<img class="content-picture" src="https://inews.gtimg.com/newsapp_bt/0/15002154947/1000" border="0" /><br />
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 &ldquo;AI PetaFLOPS&rdquo;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。<br />
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。<br />
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。<br />
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。<br />
&ldquo;我们原生支持 GCC 和 Linux，而且 FreeBSD 现在也可以在 Prodigy 上运行，&rdquo;Danilak 说。&ldquo;Apache、MongoDB 或 Python 已经原生运行，Pytorch 和 Tensorflow 框架也可用。&rdquo;<br />
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。<br />
&ldquo;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，&rdquo;Danilak 说。&ldquo;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）。&rdquo;<br />
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。<br />
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。<br />
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&ldquo;收到订单后的六到九个月&rdquo;。<br />
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。<br />
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。<br />
【来源：IT之家】<br /></p>
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