•
Если человек ощущает свое участие в жизни общества, он создает не только материальные ценности для людей - он создает и самого себя. Из работы, в которой ярко выражен дух гражданственности, начинается истинное самовоспитание.
Афоризмы
•
Поистине, подобно солнцу, люблю я жизнь и все глубокие моря. И вот что называю я познанием: чтобы все глубокое поднялось на высоту мою!
Афоризмы
•
- «Оставайтесь голодными. Оставайтесь безрассудными». И я всегда желал себе этого. И теперь, когда вы заканчиваете институт и начинаете заново, я желаю этого вам.
Афоризмы
•
Воспитание личности - это воспитание такого стойкого морального начала, благодаря которому человек сам становится источником благотворного влияния на других, сам воспитывается и в процессе самовоспитания еще более утверждает в себе собственное моральное начало.
Афоризмы
Сегодня
• Кто много знает, с того много и спрашивается.
• Не учись до старости, а учись до смерти.
• Без терпенья нет ученья.
• Знание лучше богатства.
• Учи показом, а не рассказом.
• Не для знания, а для экзамена.
• Знание — сила.
• Без муки нет и науки.
• Всему учен, только не изловчен.
• Велико ли перо, а большие книги пишет.
• Перо пишет, а ум водит.
• Не бойся, когда не знаешь: страшно, когда знать не хочется.
• Учение — путь к умению.
• Много ученых, мало смышленных.
• Наука учит только умного.
• Учи других — и сам поймешь.
• На все руки, кроме науки.
• Наукой люди кормятся.
• Писать — не языком чесать.
• От учителя наука.
• И медведя плясать учат.
• Не пером пишут — умом.
• Мудрым ни кто не родился, а научился.
• Корень учения горек, да плод его сладок.
Меню
Наши новости
Учебник CSS
Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.
В последней декаде февраля российский научно-технический центр «Модуль» стал участником ряда отраслевых выставок, прежде всего Еmbedded World 2019 и 12-й Международной авиакосмической выставки Aero India - 2019. На каждом из этих мероприятий разработчик заключил определённые соглашения с рядом зарубежных компаний. В частности, центр заключил договор с немецкой компанией Dream Chip с целью продвижения на западные рынки систем машинного зрения на базе «нейропроцессора» NM6407. Но больший интерес вызывает свежая разработка - гетерогенная SoC NM6408, которая была показана на индийском мероприятии.
Информация размещенная на сайте - «hs-design.ru»
Ряд российских источников уже окрестил разработку как мощнейший российский процессор и конкурент NVIDIA. На самом деле имеет место манипуляция фактами, хотя среди российских разработок чего-то близкого действительно нет. Пиковая производительность SoC NM6408 достигает 512 гигафлопс на операциях FP32. В пояснительной записке представители центра действительно ссылаются на гетерогенную архитектуру SoC NVIDIA Xavier и архитектуру Volta, но лишь с целью проиллюстрировать пример смешанных архитектур. По факту 512 гигафлопс - это уровень графики GPU Maxwell в составе SoC NVIDIA Tegra X1 пятилетней давности.
Как и в случае NVIDIA Xavier, SoC NM6408 состоит из ядер компании ARM, но вместо ядер CUDA использует фирменные векторные ядра NeuroMatrix НТЦ «Модуль». В общем случае решение состоит из пяти ядер ARM Cortex-A5 и 16 векторных ядер NeuroMatrix (NMC4). Сборка разбита на четыре кластера, каждый из которых управляется своим ядром ARM Cortex-A5 на частоте 800 МГц. В состав каждого кластера входит по 4 векторных ядра NMC4 на частоте 1 ГГц. Производительность 512 гигафлопс - это вычисления с одинарной точностью (FP32). Разрядность выполнения векторных операций может меняться (уменьшаться), что приведёт к росту производительности в случае FP16, FP8 и FP4. Операции с двойной точностью также доступны для обработки, но тогда скорость работы для FP64 будет снижена до 128 гигафлопс.
Четыре ядра ARM Cortex-A5 из кластеров имеют кеш-память команд и данных по 32 Кбайт, а пятое ядро, осуществляющее общее управление, дополнительно располагает кеш-памятью L2 объёмом 512 Кбайт. Кроме этого ядра располагают внутренней иерархической памятью общим объёмом 9,25 Мбайт (74 Мбит). Для обращения к системной памяти предусмотрено пять интерфейсов DDR3 с пропускной способностью 6,4 Гбит/с каждый. В организации многопроцессорных конфигураций помогут четыре дуплексных высокоскоростных коммуникационных порта с пропускной способностью 2 Гбит/с в каждом направлении. В наличии интерфейсы PCIe2.0 x4, порты Ethernet 10/100, SPI и GPIO.
Решение выпускается с использованием 28-нм техпроцесса (скорее всего - на линиях TSMC, но официального подтверждения этому нет). Площадь кристалла 83 мм2. Число транзисторов - 1,05 млрд. Корпус - BGA 1444, шаг выводов 1 мм, 40 x 40 мм FlipСhip. Максимальная потребляемая мощность не более 35 Вт. Сборка ориентирована на первичную обработку сигналов и работу с многослойными нейронными сетями. Это машинное обучение и элементы ИИ.
В последней декаде февраля российский научно-технический центр «Модуль» стал участником ряда отраслевых выставок, прежде всего Еmbedded World 2019 и 12-й Международной авиакосмической выставки Aero India - 2019. На каждом из этих мероприятий разработчик заключил определённые соглашения с рядом зарубежных компаний. В частности, центр заключил договор с немецкой компанией Dream Chip с целью продвижения на западные рынки систем машинного зрения на базе «нейропроцессора» NM6407. Но больший интерес вызывает свежая разработка - гетерогенная SoC NM6408, которая была показана на индийском мероприятии. Информация размещенная на сайте - «hs-design.ru» Ряд российских источников уже окрестил разработку как мощнейший российский процессор и конкурент NVIDIA. На самом деле имеет место манипуляция фактами, хотя среди российских разработок чего-то близкого действительно нет. Пиковая производительность SoC NM6408 достигает 512 гигафлопс на операциях FP32. В пояснительной записке представители центра действительно ссылаются на гетерогенную архитектуру SoC NVIDIA Xavier и архитектуру Volta, но лишь с целью проиллюстрировать пример смешанных архитектур. По факту 512 гигафлопс - это уровень графики GPU Maxwell в составе SoC NVIDIA Tegra X1 пятилетней давности. Как и в случае NVIDIA Xavier, SoC NM6408 состоит из ядер компании ARM, но вместо ядер CUDA использует фирменные векторные ядра NeuroMatrix НТЦ «Модуль». В общем случае решение состоит из пяти ядер ARM Cortex-A5 и 16 векторных ядер NeuroMatrix (NMC4). Сборка разбита на четыре кластера, каждый из которых управляется своим ядром ARM Cortex-A5 на частоте 800 МГц. В состав каждого кластера входит по 4 векторных ядра NMC4 на частоте 1 ГГц. Производительность 512 гигафлопс - это вычисления с одинарной точностью (FP32). Разрядность выполнения векторных операций может меняться (уменьшаться), что приведёт к росту производительности в случае FP16, FP8 и FP4. Операции с двойной точностью также доступны для обработки, но тогда скорость работы для FP64 будет снижена до 128 гигафлопс. Четыре ядра ARM Cortex-A5 из кластеров имеют кеш-память команд и данных по 32 Кбайт, а пятое ядро, осуществляющее общее управление, дополнительно располагает кеш-памятью L2 объёмом 512 Кбайт. Кроме этого ядра располагают внутренней иерархической памятью общим объёмом 9,25 Мбайт (74 Мбит). Для обращения к системной памяти предусмотрено пять интерфейсов DDR3 с пропускной способностью 6,4 Гбит/с каждый. В организации многопроцессорных конфигураций помогут четыре дуплексных высокоскоростных коммуникационных порта с пропускной способностью 2 Гбит/с в каждом направлении. В наличии интерфейсы PCIe2.0 x4, порты Ethernet 10/100, SPI и GPIO. Решение выпускается с использованием 28-нм техпроцесса (скорее всего - на линиях TSMC, но официального подтверждения этому нет). Площадь кристалла 83 мм2. Число транзисторов - 1,05 млрд. Корпус - BGA 1444, шаг выводов 1 мм, 40 x 40 мм FlipСhip. Максимальная потребляемая мощность не более 35 Вт. Сборка ориентирована на первичную обработку сигналов и работу с многослойными нейронными сетями. Это машинное обучение и элементы ИИ.