AI/ML オフロード エンジン

オフロード エンジンは、高温で高密度になる可能性があるデータセンター環境でAI/ ML アプリケーションを高速化するために導入されるケースが増えています。SiTime MEMS 高精度タイミング ソリューションは、 AI/ ML ワークロードのクロックに必要な温度範囲でのパフォーマンスと安定性を実現します。当社のネットワーク シンクロナイザーは、複雑なアーキテクチャ向けに複数のクロック出力を提供します。当社のsuper TCXO は、急速な温度上昇と気流下でも優れたクロック安定性を提供します。

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データセンター アプリケーションのAI/ML (人工知能 / 機械学習) ワークロードは、柔軟な FPGA ベースのサブシステムにオフロードされるケースが増えています。これらの FPGA ベースのAI/ML オフロード エンジンは、GPU ベースのシステムに比べて電力効率と計算効率に優れています。

オフロード エンジンは、非常に特殊な計算ニーズに対応する専用ハードウェア プラットフォームです。データセンターでは、 AI/ ML アプリケーションを高速化するためにオフロード エンジンの導入が進んでいます。クラウド コンピューティングにより、大規模なデータセットの集約が自然に可能になりました。データ分析を高速化したり、既存のデータの新しい用途を探したりするためにAIおよび ML 技術を採用する動きが加速し続けています。

SiTime ネットワーク シンクロナイザー製品は、高精度 TCXO および OCXO とともに、 AI/ML オフロード エンジンを導入するデータセンターで正確な時間管理を実現するための重要な技術です。

AI/ ML ワークロードは、Nvidia のグラフィック処理チップ (例) をベースにしたコンピューティング プラットフォームなどの専用ハードウェアを使用して効率的に処理できます。データセンターのもう 1 つのトレンドは、分散コンピューティングの採用です。大規模なワークロードは、複数の汎用 CPU (Intel または ARM) とローカル メモリを備えた HW ラックに分散されます。したがって、AIロードをスケジュールし、データセットの正確性と一貫性を維持するには、正確な時間管理が不可欠です。AI / ML オフロード エンジンは高価なリソースであり、これらのオフロード エンジンを高使用率にすることが、重要なシステム設計目標です。