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安晟培半導(dǎo)體通過AI推理應(yīng)用程序進(jìn)一步增強(qiáng) Ampere Altra 的性能

龍騰半導(dǎo)體 ? 來源:安晟培半導(dǎo)體 ? 作者:安晟培半導(dǎo)體 ? 2021-08-18 11:38 ? 次閱讀
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中國,北京(2021 年 8 月 5 日)——安晟培半導(dǎo)體科技有限公司(Ampere Computing)日前宣布收購AI技術(shù)初創(chuàng)公司 OnSpecta,該收購將助力 Ampere 通過 AI 推理應(yīng)用程序進(jìn)一步增強(qiáng) Ampere Altra 的性能。

相較于常用的基于 CPU機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)框架,OnSpecta 深度學(xué)習(xí)方案(DLS)的 AI 優(yōu)化引擎可帶來顯著的性能提升。目前,兩家公司已開展合作,在基于 Ampere 的實(shí)例上運(yùn)行了流行的 AI 推理工作負(fù)載,并展示了超過四倍的加速。此次收購將包括一個優(yōu)化的模型集合(model zoo),包含對象檢測、視頻處理和推薦引擎等功能。

“很高興 OnSpecta 團(tuán)隊(duì)加入 Ampere。借助他們在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專業(yè)積累,Ampere 將推出更強(qiáng)大的推理任務(wù)處理平臺,提供更低的能耗、更強(qiáng)的性能、更高的可預(yù)測性。此次收購也凸顯了我們致力于為云和邊緣部署的客戶提供差異化的云原生計(jì)算平臺的承諾?!?/p>

據(jù) IDC 研究顯示,到 2024 年,AI 服務(wù)器市場市值預(yù)計(jì)將超 260 億美元,年增長率將達(dá) 13.7%。在中心和邊緣的基礎(chǔ)架構(gòu)中,Ampere 的客戶正在尋找解決方案,以管理 AI 推理任務(wù)成本和不斷增長的需求。

OnSpecta 的 DLS

DLS 為無縫二進(jìn)制 drop-in 庫,適用于多 AI 框架,可大幅提升 Ampere Altra 上的推理速度。它支持使用 Altra-native FP16 數(shù)據(jù)格式,該格式可將 FP32 格式的性能提高一倍,且不會顯著降低精度,也無需重新對模型進(jìn)行訓(xùn)練。

“本次收購是我們雙方通力合作后水到渠成的結(jié)果。加入 Ampere 后,我們將進(jìn)一步助力 Ampere Altra 取得更大的成功,為客戶提供關(guān)鍵支持,讓 Altra 產(chǎn)品系列更好地用于各種 AI 推理用例。”

“在Oracle OCI Ampere A1 實(shí)例上,Ampere Altra 和 OnSpecta 所展現(xiàn)的強(qiáng)大性能和易用性有目共睹。憑借 DLS 在所有主要開源 AI 框架(包括 Tensorflow、PyTorch 和 ONNX)上的兼容性,以及 Ampere Altra 可預(yù)測的性能,OCI Ampere A1 將在 AI 推理工作負(fù)載中繼續(xù)開拓創(chuàng)新?!?/p>

依據(jù)慣例,此次收購將于 8 月完成,具體交易條款未披露。

關(guān)于 Ampere

憑借世界上首款云原生處理器,Ampere 致力于塑造超大規(guī)模云計(jì)算和邊緣計(jì)算的未來。應(yīng)云而生的Ampere 通過新一代的 64 位 ARM 服務(wù)器架構(gòu),助力客戶迅速地定制與交付各種云計(jì)算應(yīng)用。行業(yè)領(lǐng)先的云性能、出色的能效和靈活的擴(kuò)展性,Ampere 新一代處理器完美契合了云計(jì)算和邊緣計(jì)算日新月異的發(fā)展需求。

關(guān)于 OnSpecta

OnSpecta 深度學(xué)習(xí)方案(DLS)極大加速了云及邊緣中的 AI 推理工作負(fù)載。公司總部位于加利福尼亞州紅木城,創(chuàng)始人為 Indra Mohan(首席執(zhí)行官)和 Victor Jakubiuk(首席技術(shù)官)。投資者包括 Sage Hill Capital Partners、WestWave Capital、BMNT 和 GoingVC Partners。

原文標(biāo)題:Ampere 收購 OnSpecta,加速對云原生應(yīng)用程序的 AI 推理

文章出處:【微信公眾號:安晟培半導(dǎo)體】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
責(zé)任編輯:pj

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原文標(biāo)題:Ampere 收購 OnSpecta,加速對云原生應(yīng)用程序的 AI 推理

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