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Blockdiagramm des Epiphany-V
Blockdiagramm des Epiphany-V (Bild: Adapteva)

Epiphany-V: Adapteva arbeitet an einem 1.024-Kern-Prozessor

Blockdiagramm des Epiphany-V
Blockdiagramm des Epiphany-V (Bild: Adapteva)

Erstes lauffähiges Silizium soll bald vorliegen: Der Epiphany-V weist stolze 1.024 Kerne und 4,56 Milliarden Transistoren auf. Gedacht ist der RISC-Prozessor für autonome Autos und Deep Learning.

Ein Ingenieur, ein Chip und 1.024 Kerne: Andreas Olofsson, Gründer von Adapteva, hat gemeinsam mit einem kleinen Team von weniger als einer Handvoll Mitarbeitern den Epiphany-V erfolgreich zum Tape-out gebracht. Das bedeutet, die Baupläne für den Prozessor liegen dem Auftragsfertiger TSMC vor, der den Epiphany-V im 16FF+ Prozess herstellen wird. Das gleiche Verfahren nutzt Nvidia für seine GP102-, GP104- und GP106-Chips alias Geforce GTX Titan X sowie Geforce GTX 1080/1070/1060. Unterstützt wurde Olofsson von der DARPA, die das Forschungsprojekt mit einer Million US-Dollar finanzierte.

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Der Epiphany-V besteht aus 1.024 RISC-Kernen mit 64-Bit-Unterstützung, die zusammen eine Rechenleistung von 2 Teraflops bei doppelter Genauigkeit (Double Precision) erreichen sollen. Mit im Chip stecken 64 MByte an SRAM - das komplette Design kommt auf 4,56 Milliarden Transistoren bei immerhin neun Metal-Layern und einer Fläche von 117 mm². Bevor in vier bis fünf Monaten erstes lauffähiges Epiphany-Silizium aus TSMCs Fabs zurück ist, möchte Andreas Olofsson sich noch nicht zur Leistungsaufnahme äußern.

Gedacht für Deep Learning

Generell würde der neue Epiphany-V aber die Charakteristiken aufweisen, die ein entsprechend skalierter Epiphany-IV, die Variante mit 64 Kernen, zeigen würde. Für den hatte Adapteva vor vier Jahren bei Kickstarter um Unterstützung angefragt, 2014 verschickte der Hersteller dann die ersten Boards an die Backer. Im Falle des Epiphany-V möchte Adapteva den Chip über Partner vertreiben, sofern die ersten Muster das beherrschen, was die Simulationen ergeben haben. Vor allem die Effizienz sei sehr hoch.

Gerade für Deep Learning und Inferencing geht der Trend zu Chips mit vielen Kernen - egal, ob die Beschleuniger auf GPUs basieren wie Nvidias Tesla P4/P40 oder auf umgebauten x86er wie Intels Xeon Phi Knights Mill.

Weitere Informationen zum Epiphany-V gibt es im Whitepaper (PDF).


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Akiro 06. Okt 2016

Sind schon irgendwelche Preise bekannt, die sie mit ihrem Epiphany-V anpeilen? Wollte mir...

xenofit 05. Okt 2016

GXT->GTX

grorg 05. Okt 2016

Je nach Anwendungsfall müssten 64Mb hinkommen und 1023 Threads brauchen auch nur 4092 Kb...



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