中國·上海，2019年7月1日- Wave Computing（以下簡稱Wave），是一家位于美國硅谷、致力于推動(dòng)人工智能深度學(xué)習(xí)從邊緣計(jì)算到數(shù)據(jù)中心的計(jì)算加速方案的公司，近日于深圳參加了由電子發(fā)燒友網(wǎng)舉辦的2019人工智能技術(shù)峰會(huì)。本次大會(huì)，以“加速中國 AI 落地” 為主題，旨在為人工智能產(chǎn)業(yè)上下游搭建一個(gè)技術(shù)交流、資源對(duì)接和產(chǎn)品落地的平臺(tái)。Wave CompuTIng中國區(qū)總經(jīng)理熊大鵬博士應(yīng)邀出席本次大會(huì)，與人工智能芯片、算法、系統(tǒng)和平臺(tái)供應(yīng)商與系統(tǒng)集成商等廠商分享了Wave服務(wù)于AI邊緣計(jì)算的芯片設(shè)計(jì)——TritonAI? 64 IP平臺(tái)。

　　Wave CompuTIng成立于2010年，其核心產(chǎn)品數(shù)據(jù)流處理器單元（DPU）采用非馮諾依曼（von Neumann）架構(gòu)的軟件可動(dòng)態(tài)重構(gòu)處理器CGRA（Coarse grain reconfigurable array/accelerator）技術(shù)，適用于大規(guī)模異步并行計(jì)算問題。其主要優(yōu)勢是使得硬件更加靈活地適配于軟件，在可編程性（或通用性）和性能方面達(dá)到很好的綜合平衡，降低AI芯片開發(fā)門檻，不會(huì)受到GPU等加速器中存在的內(nèi)存瓶頸的影響。獨(dú)創(chuàng)的“軟件可動(dòng)態(tài)重構(gòu)處理器架構(gòu)（CGRA）以及數(shù)據(jù)流（Data Flow）計(jì)算”正成為AI計(jì)算領(lǐng)域具有革命性意義的處理器架構(gòu)。它旨在通過基于數(shù)據(jù)流架構(gòu)的一系列產(chǎn)品改變傳統(tǒng)的人工智能計(jì)算。

　　2019 年，Wave CompuTIng針對(duì)邊緣計(jì)算市場的算力需求，將MIPS技術(shù)與Wave旗下WaveFlow?和WaveTensor?技術(shù)相結(jié)合，推出TritonAI? 64 IP平臺(tái)，該平臺(tái)融合了Wave CompuTIng旗下的幾大核心技術(shù)，MIPS 高性能、多線程、低功耗 IP、WaveFlow?、WaveTensor?等先進(jìn)技術(shù)，具有高可擴(kuò)展性、高兼容性、可客制化的特點(diǎn)，為產(chǎn)品提供高效、低耗的AI計(jì)算加速能力。

　　作為一款高度靈活的軟件平臺(tái)，TritonAI? 64 IP平臺(tái)靈活適配到AI加速引擎WaveFlowTM 和WaveTensorTM，滿足不斷變化的AI計(jì)算需求。這些加速引擎被一個(gè)異構(gòu)編程平臺(tái)管理，該編程平臺(tái)由一個(gè)統(tǒng)一的API平臺(tái)管理，即Wave Run-Time （WaveRTTM）平臺(tái)。WaveRT平臺(tái)在 MIPS 上運(yùn)行， 并幫助對(duì) WaveFlow 和 WaveTensor 運(yùn)行引擎進(jìn)行編程， 以分析和執(zhí)行恰當(dāng)?shù)?AI任務(wù)；這種軟件集中管理的方式，可以很好地把AI應(yīng)用、AI框架和 AI算法從它們依賴執(zhí)行的目標(biāo)計(jì)算單元抽象出來，從而可以把算法按并行執(zhí)行的方式匹配到Wave相應(yīng)的計(jì)算單元上去，從而提升SoC 的AI計(jì)算性能。

　　“TritonAI? 64 IP平臺(tái)繼承了DPU對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的原生表示和支撐能力，適配多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于今天各種變化不斷的算法，都可以很容易地部署在TritonAI? 64 IP平臺(tái)上。這體現(xiàn)了Wave Computing對(duì)眾多AI領(lǐng)域應(yīng)用的深刻理解，和對(duì)客戶需求的全方位考慮。”熊大鵬博士介紹道。