KI/ML-Offload-Engines

Data center with rows of network servers

Offload-Engines werden zunehmend eingesetzt, um künstliche Intelligenz/ML-Anwendungen in Rechenzentrumsumgebungen mit hoher Auslastung und hoher Dichte zu beschleunigen. Die Präzisions-Timing-Lösungen von SiTime MEMS bieten die erforderliche Leistung und Temperaturstabilität für die Taktgeber von künstliche Intelligenz/ML-Workloads. Unsere Netzwerksynchronisierer bieten mehrere Taktgeberausgänge für komplexe Architekturen. Unsere Super-TCXOs bieten hervorragende Taktgeber bei schnellem Temperaturanstieg und Luftstrom.

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Vorteile der SiTime MEMS- Timing Technologie

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

Dünnes Profil, einfach zu verwenden

Keine Abdeckung oder Abschirmung

≤1 mm dünn, um auf die Rückseite einer Karte zu passen

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 im Vergleich zu GPU-basierten Systemen leistungs- und recheneffizienter.

Offload-Engines sind spezielle Hardwareplattformen für sehr spezifische Rechenanforderungen. In Rechenzentren werden Offload-Engines zunehmend eingesetzt, um künstliche Intelligenz/ML-Anwendungen zu beschleunigen. Cloud Computing ermöglicht die Aggregation großer Datensätze. Die Einführung von künstliche Intelligenz und ML-Techniken zur Beschleunigung von Datenanalysen oder zur Entwicklung neuer Anwendungen bestehender Daten nimmt weiter zu.

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

Blockdiagramm der künstliche Intelligenz/ML-Offload-Engines

künstliche Intelligenz/ML-Workloads lassen sich effizient mit spezialisierter Hardware bewältigen, beispielsweise mit Rechenplattformen auf Basis von Grafikprozessoren von Nvidia. Ein weiterer Trend in Rechenzentren ist die Einführung verteilter Rechenleistung. Große Workloads werden auf Hardware-Racks verteilt, die über mehrere Universal-CPUs (von Intel oder ARM) und lokalen Speicher verfügen. Eine präzise Zeitmessung ist daher entscheidend für die Planung der Workloads und die Sicherstellung der Korrektheit und Kohärenz der Datensätze. künstliche Intelligenz/ML-Offload-Engines sind teure Ressourcen, und die Gewährleistung einer hohen Auslastung dieser Offload-Engines ist ein zentrales Ziel der Systementwicklung.

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