Европейской Комиссии представили первый дизайн RISC-V

Логотип компании
06.06.2019Автор
Европейской Комиссии представили первый дизайн RISC-V
European Processor Initiative планирует построить европейский микропроцессор, использующий архитектуру RISC-V. Вместе с 26 участниками консорциум сделал первый важный шаг на пути к будущей общеевропейской супервычислительной платформе.

European Processor Initiative планирует построить европейский микропроцессор, использующий архитектуру RISC-V. Вместе с 26 участниками консорциум сделал первый важный шаг на пути к будущей общеевропейской супервычислительной платформе.

В проекте участвуют компании и научные учреждения Европы, включая Atos, CEA, Barcelona Supercomputing Center, ETH Zürich, BMW и другие.

В ноябре прошлого года Европейский Союз озвучил намерение прийти к эксафлопсным суперкомпьютерам своим собственным путём. На днях сообщество разработчиков EPI представило Европейской Комиссии первый архитектурный дизайн RISC-V процессора для панъевропейских суперкомпьютеров.

Первой запустят модель Rhea EP271x на базе RISC-V со встроенной матрицей FPGA. Вошли ли в процессор ядра ARM, не уточняется, хотя первоначально такие планы были.

Массовое производство запустят, возможно, в следующем году. Первые системы на этом процессоре ожидаются уже к 2021 году. Они будут до эксафлопсного уровня. Европейские системы с производительностью свыше одного эксафлопса ожидаются в 2022 или в 2023 году.

EPI охватывает разработку множества видов процессоров на RISC-V: от малопотребляющих решений для автомобильной электроники до сверхпроизводительных процессоров для ИИ и суперкомпьютеров. Также создаётся программная и инфраструктурная экосистемы, включая PCIe-адаптеры, blade-серверы и HPC blade, но и от заимствования HPC-технологий и платформ в Европе не откажутся. К 2027 году, если квантовые вычислители смогут адаптироваться для работы в области HPC, в Европе может появиться система уровня «после эксафлопс».

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.

Похожие статьи