Offload-Engines werden zunehmend eingesetzt, um KI-/ML-Anwendungen in Rechenzentrumsumgebungen zu beschleunigen, die heiß und dicht sein können. SiTime MEMS-Präzisions-Timing-Lösungen bieten die Leistung und Temperaturstabilität, die zum Takten von KI/ML-Workloads erforderlich sind. Unsere Netzwerksynchronisierer bieten mehrere Taktausgänge für komplexe Architekturen. Unsere Super-TCXOs bieten eine hervorragende Taktstabilität bei schnellem Temperaturanstieg und Luftstrom.
Vollständiger MEMS-UhrenbaumPräzisions-MEMS Super-TCXO Netzwerksynchronisierer |
Robuster unter realen Bedingungen4x besseres dF/dT für genaue Taktung Beständig gegen Luftstrom und Hitze Immunität gegen Netzteilrauschen |
Dünnes Profil, einfach zu bedienenKeine Abdeckung oder Abschirmung ≤1 mm dünn, um auf die Rückseite einer Karte zu passen |
KI/ML-Workloads (künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen) in Rechenzentrumsanwendungen werden zunehmend auf flexible FPGA-basierte Subsysteme verlagert. Diese FPGA-basierten AI/ML-Offload-Engines sind im Vergleich zu GPU-basierten Systemen leistungsstärker und recheneffizienter.
Offload-Engines sind spezielle Hardwareplattformen für sehr spezifische Rechenanforderungen. In Rechenzentren werden zunehmend Offload-Engines eingesetzt, um KI/ML-Anwendungen zu beschleunigen. Cloud Computing hat natürlich die Aggregation großer Datensätze ermöglicht. Die Einführung von KI- und ML-Techniken zur Beschleunigung der Datenanalyse oder zur Suche nach neuartigen Anwendungen bestehender Daten nimmt weiter zu.
SiTime-Netzwerksynchronisierungsprodukte sind zusammen mit Präzisions-TCXOs und OCXOs wichtige technologische Wegbereiter für eine präzise Zeitmessung in Rechenzentren, die AI/ML-Offload-Engines einsetzen.
KI/ML-Workloads können mit spezieller Hardware wie Rechenplattformen, die auf Grafikverarbeitungschips von Nvidia basieren (als Beispiel), effizient bewältigt werden. Ein weiterer Trend in Rechenzentren ist die Einführung verteilter Datenverarbeitung. Große Arbeitslasten werden auf HW-Racks verteilt, die über mehrere Allzweck-CPUs (von Intel oder ARM) und lokalen Speicher verfügen. Eine genaue Zeitmessung ist daher von entscheidender Bedeutung für die Planung der Arbeitslasten und die Aufrechterhaltung der Korrektheit und Kohärenz der Datensätze. KI/ML-Offload-Engines sind teure Ressourcen und die Sicherstellung einer hohen Auslastung dieser Offload-Engines ist ein wichtiges Systemdesignziel.
| Geräte | Hauptmerkmale | Schlüsselwerte |
|---|---|---|
|
Netzwerksynchronisierer
SiT95148 1 bis 220 MHz
|
|
|
|
Super-TCXO
SiT5501 [2] 1 bis 60 MHz
|
|
|
[1] 12 kHz bis 20 MHz Integrationsbereich; [2]Kontaktieren Sie SiTime für höhere Frequenzen
Bessere Stabilität |
Besserer Frequenzanstieg |
|---|---|
|
Image
 |
Image
 |
Bessere Vibrationsbeständigkeit |
Besser Allan Deviation |
|---|---|
|
Image
 |
Image
 |
