На саммите RISC-V компания Esperanto представила новый чип, предназначенный для машинного обучения, который содержит 1089 ядер с низким энергопотреблением. Компания Esperanto была создана в 2014 году и за последние несколько лет смогла привлечь $77 млн венчурного капитала, что позволило ей разработать несколько новых чипов на базе архитектуры RISC-V.
Новый 64-бит чип Esperanto ET-SoC-1 будет иметь два комплекта ядер: ET-Maxion, представляющий собой высокопроизводительное решение, и ET-Minion — компактное энергоэффективное решение c векторным/тензорным ускорением операций для машинного обучения.
Чипы ET-SoC-1 будут выпускаться по 7-нм технологии TSMC, при этом количество транзисторов достигает внушительных 23,8 млрд. До сих пор для рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения использовались GPU, которые обладают унифицированными ядрами, однако имеют большое энергопотребление. Решения от Esperanto, как утверждает компания, способны обеспечить больше производительности в пересчете на Вт потребляемой мощности.
ET-Maxion изначально основано на архитектуре процессора Berkeley Out-Of-Order (BOOM) RISC-V с открытым исходным кодом. Хотя Esperanto и планирует значительное расширение архитектуры, преемственность сохраняется, что особенно важно для разработанных решений под данную архитектуру. Esperanto продолжит поддержку репозитория BOOM, однако все расширения технологии будут иметь отдельную платную лицензию.
Ядра ET-Minion разработаны для вычислений с плавающей точкой, он использует 64-битный набор команд RISC-V (in-order), с расширением DSЕ и дополнительными инструкциями для ускорения тензорных и векторных операций, которые могут выполняться параллельно (до 4 потоков).
Готовое решение (SoC) будет включать в себя 16 ядер ET-Maxion RISC-V с кешем L1 и L2, 4096 ядер ET-Minion RISC-V, а также аппаратные ускорители. Решение будет иметь единое адресное пространство между ядрами, обеспечивая согласованную поддержку кеш-памяти. Esperanto уже разработала компилятор для своего решения, которое показало себя более энергоэффективным в сравнении с GPU. Обещана поддержка всех основных фреймворков для машинного обучения.
Не стоит думать, что подобные решения отберут значительную долю рынка у GPU: NVIDIA приобретает Arm и собирается выпускать решения на этой архитектуре, которая может составить достойную конкуренцию RISC-V. А сама ниша подобных специализированных решений уже достаточно насыщена: Xilinx, Mythic, Groc, Intel и многие другие компании выпускают энергоэффективные чипы для ускорения разного типа ИИ-нагрузок.
