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Tachyum は最近、Prodigy Universal Processor FPGA ハードウェアで整数行列演算の検証に成功し、重要なマイルストーンを達成しました。同社のチームは、Resnet モデルを使用した画像分類タスクに不可欠なベクトル演算と 8 ビット整数行列演算のテストを実施しました。この進歩は、データ処理の効率と生産性を向上させるため、特に AI アプリケーションに関連しています。

Tachyum の Prodigy プロセッサは、行列およびベクトル処理機能に重点を置いて設計されています。幅広いデータ タイプをサポートし、コアごとに 1024 ビットの 2 つのベクトル ユニットを備え、スパース サポートなどの AI 固有の拡張機能も備えています。これらの機能は、AI トレーニングと推論のワークロードを強化し、パフォーマンスを向上させ、メモリ使用量を最適化するように設計されています。Tachyum の CEO である Radoslav Danilak 博士は、データ センターのエネルギー需要の増大と AI テクノロジの急速な導入に対処する上で、このような機能の重要性を強調しました。

今後、Tachyum は Prodigy FPGA ハードウェア上の FP8 データ型の行列演算に重点を置き、検証作業を継続する予定です。Prodigy プロセッサは、AI/ML、HPC、クラウド サービスなど、さまざまな計算領域を単一のアーキテクチャ内で処理できる多用途ソリューションとして位置付けられています。この多用途性により、専用の AI ハードウェアの必要性が減り、資本コストと運用コストが削減され、優れたパフォーマンスと効率が実現します。

Prodigy の機能を実際に確認したい方のために、Tachyum は FPGA ハードウェア上の 8 ビット整数行列演算のビデオ デモを提供しています。同社はオンラインで積極的に活動しており、ソーシャル メディア チャネルや公式 Web サイトから詳細情報や最新情報を入手できます。