KI/ML-Offload-Engines

Data center with rows of network servers

Offload-Engines werden zunehmend eingesetzt, um künstliche Intelligenz/ML-Anwendungen in Rechenzentrumsumgebungen zu beschleunigen, die heiß und dicht sein können. Die Präzisions-Timing-Lösungen von SiTime MEMS bieten die Leistung und Temperaturstabilität, die zum Taktgeber von künstliche Intelligenz/ML-Workloads erforderlich sind. Unsere Netzwerksynchronisierer bieten mehrere Taktgeberausgänge für komplexe Architekturen. Unsere Super-TCXOs bieten hervorragende Taktgeber bei schnellem Temperaturanstieg und Luftstrom.

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Vorteile des SiTime MEMS- Timing

Vollständiger MEMS- Taktgeber

Präzisions-MEMS-Super-TCXO

Netzwerksynchronisierer

Robuster unter realen Bedingungen

4x besseres dF/dT für genaue Taktung

Beständig gegen Luftstrom und Hitze

Immunität gegen Netzteilrauschen

Schlankes Profil, einfach zu bedienen

Keine Abdeckung oder Abschirmung

≤1 mm dünn, passend für die Rückseite einer Karte

künstliche Intelligenz/ML-Workloads (künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen) in Rechenzentrumsanwendungen werden zunehmend auf flexible FPGA-basierte Subsysteme ausgelagert. Diese FPGA-basierten künstliche Intelligenz/ML-Offload-Engines sind leistungs- und recheneffizienter als GPU-basierte Systeme.

Offload-Engines sind spezielle Hardwareplattformen für sehr spezielle Rechenanforderungen. In Rechenzentren werden Offload-Engines zunehmend eingesetzt, um künstliche Intelligenz/ML-Anwendungen zu beschleunigen. Cloud Computing hat die Aggregation großer Datensätze auf natürliche Weise ermöglicht. Die Einführung von künstliche Intelligenz und ML-Techniken zur Beschleunigung von Datenanalysen oder zur Suche nach neuen Anwendungen für vorhandene Daten nimmt weiter zu.

Die Netzwerksynchronisierungsprodukte von SiTime sind zusammen mit präzisen TCXOs und OCXOs wichtige Technologien für eine präzise Zeitmessung in Rechenzentren, die künstliche Intelligenz/ML-Offload-Engines einsetzen.

Blockdiagramm der künstliche Intelligenz/ML-Offload-Engines

künstliche Intelligenz/ML-Workloads können effizient mit spezialisierter Hardware wie Rechenplattformen auf Basis von Grafikprozessorchips von Nvidia (als Beispiel) bewältigt werden. Ein weiterer Trend in Rechenzentren ist die Einführung des verteilten Rechnens. Große Workloads werden auf HW-Racks verteilt, die über mehrere Allzweck-CPUs (von Intel oder ARM) und lokalen Speicher verfügen. Eine präzise Zeitmessung ist daher entscheidend für die Planung der Workloads und die Aufrechterhaltung der Richtigkeit und Kohärenz der Datensätze. künstliche Intelligenz/ML-Offload-Engines sind teure Ressourcen und die Gewährleistung einer hohen Auslastung dieser Offload-Engines ist ein wichtiges Ziel des Systemdesigns.

MEMS Timing für künstliche Intelligenz/ML-Offload-Engines

Geräte	Hauptmerkmale	Schlüsselwerte
Netzwerksynchronisierer SiT95148 1 bis 220 MHz	4 Eingänge, 11 Ausgänge Bis zu 2 GHz Taktgeber 120 fs ^[1] integrierter Phasenjitter Programmierbare PLL-Schleifenbandbreite, 1 MHz bis 4 KHz Digitale Frequenzregelung -40°C bis +85°C 9,0 x 9,0 mm Gehäuse	Mehrere Taktgeber und mehrere Taktgeberausgänge ermöglichen komplexe Taktgeber 10x widerstandsfähiger gegen Vibrationen und Verbiegen der Platine
Super-TCXO SiT5501 ^[2] 1 bis 60 MHz	±10 ppb Stabilität ±0,5 ppb/°C 2x10 ^-11 Allan-Abweichung -40 °C bis 105 °C 7,0 x 5,0 mm Gehäuse	Stellt sicher, dass die QoS-Anforderungen in Telekommunikationsgeräten in rauen Umgebungen eingehalten werden