Hygon · Beschleunigerkarte
Hygon Deep Computing Processor DCU (specific model not disclosed)
Offizieller Bereich „Produktcenter – Deep Computing Processor“ (/product/accelerator): der leistungsstarke Deep-Computing-Prozessor (DCU) von Hygon basiert auf einer gängigen allgemeinen Parallelrechenarchitektur, ist mit Hygon-CPU kombinierbar und breit einsetzbar in wissenschaftlichem Rechnen, AI-Modelltraining und AI-Inferenz. Die Produktvorteile umfassen „hohe Rechenleistung“ und „Open-Source-Ökosystem“: offenes Ökosystem, einheitliche Hardware-Basistreibplattform, Unterstützung gängiger Rechen-Frameworks, Bibliotheken und Programmiermodelle; hierarchischer Software-Stack passt sich...
Wichtigste Merkmale
- Starke Rechenleistung: auf gängiger allgemeiner Parallelrechenarchitektur, kombinierbar mit Hygon-CPU
- Open-Source-Ökosystem: einheitliche Hardware-Basistreibplattform, Unterstützung gängiger Rechen-Frameworks, Bibliotheken und Programmiermodelle
- hierarchischer Software-Stack: passt sich verschiedene APIs und Compiler an, maximale Wiederverwendung ausgereifter AI-Algorithmen und Frameworks
- umfassende Software-Stack-Unterstützung: von Treiber/Runtime über Compiler und Bibliotheken bis zu gängigen Lern-Frameworks
Technische Daten
| Bauform | nicht veröffentlicht (nur qualitativ als Beschleunigerkarte/DCU bzw. Deep-Computing-Prozessor dargestellt, keine Kartenmodell- oder Formfaktor-Parameter) |
|---|---|
| Präzisions-Rechenleistung (FP16/FP8/INT8, TFLOPS/TOPS) | nicht veröffentlicht |
| Speicherkapazität und -bandbreite | nicht veröffentlicht |
| Interconnect (PCIe-Generation, Chip-zu-Chip) | nicht veröffentlicht |
| Leistungsaufnahme | nicht veröffentlicht |
| Software-Stack | hierarchischer Stack (Treiber/vBios/API, RunTime, Debugging-Werkzeuge |
| LLVM, OpenCL, HIP | |
| MIOpen, Eigen, RCCL, hipsparse, OpenMPI, Mathematikbibliotheken | |
| gängige Lern-Frameworks) | |
Typische Einsatzbereiche
Wissenschaftliches RechnenAI-ModelltrainingAI-Modell-Inferenztypische inländische Heterogen-Rechenanwendungen
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