Knupath Hermosa: Ex-Nasa-Chef baut Chip für neurale Netzwerke
Zehn Jahre lang habe er sich auf die Zunge gebissen, um nichts zu sagen: Daniel Goldin(öffnet im neuen Fenster) , ehemaliger und langjähriger Nasa-Chef, gründete 2005 eine Firma namens Intellisis. Heute heißt die Knuedge und hat über das Tochterunternehmen Knupath ihren für neurale Netzwerke und Deep Learning ausgelegten Chip vorgestellt. Der hat den Namen Hermosa(öffnet im neuen Fenster) , spanisch für schön, und basiert im Kern wortwörtlich auf DSPs.
Acht solcher 1 GHz schnellen Digital Signal Processors bilden gemeinsam mit 2 MByte Cache einen Cluster, von denen wiederum acht einen sogenannten Supercluster formen, von denen vier Stück im eigentlichen H1000-Chip stecken. Der soll 256 Gigaflops bei 34 Watt thermischer Verlustleistung erreichen, gefertigt wird der Hermonsa in einem 32-Nanometer-Verfahren.
Egal ob auf Cluster-, Chip- oder Rack-Ebene: Knupath nutzt das Lamda-Fabric, um alle Bauteile zu verknüpfen. Pro Cluster sind 16 bidirektionale Ports vorhanden, die 10 GByte Daten pro Sekunde verarbeiten, was satte 320 GByte pro Sekunde ergibt. Obendrein sollen die Latenzen mit 6 ns innerhalb eines Clusters, 62 ns im Chip, 247 ns auf einem Board mit mehreren Hermosa und 400 ns zwischen damit ausgestatteten Racks sehr kurz sein.
Knupath spricht von mehr als 512.000 miteinander kommunizierenden Clustern, was einer Datentransferrate von 3,7 TBytes pro Sekunde entspricht. Der Hersteller verkauft an Entwickler ein Developer-Board mit zwei Hermosa H1000, das mit einem ARM-Cortex-Kern-basierten SoC zur Verwaltung und 2 GByte Arbeitsspeicher ausgestattet ist.
Die passende Software für den Hermosa hat Knuedge bereits parat: Knurld(öffnet im neuen Fenster) liefert APIs, um eine Stimmerkennung via Cloud in Smartphone-Apps zu integrieren und Knuverse(öffnet im neuen Fenster) ist das Consumer-Produkt.