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7 nm en chine : Cambricon enfonce le clou

Après la récente annonce d’un GPU à destination des centres de calcul, voilà que les entreprises chinoises semblent avoir le vent en poupe. En effet, Cambricon, la firme à l’origine de certains accélérateurs de Machine Learning utilisés dans les téléphones Huawei, vient d’annoncer la mise en production de masse du MLU 290, une puce faisant usage du procédé de gravure 7 nm de chez TSMC pour un accélérateur haute performance dédié aux techniques d’apprentissage statistique.

 

Avec pas moins de 46 milliards de transistors, la bête est énorme — presque deux fois la RX 6900 XT — et son prix, non dévoilé, devrait être exorbitant. Cependant, ses performances semblent être à la (dé) mesure de sa taille : par rapport à la génération précédente, ce MLU 290 affiche une puissance brute 4 fois supérieure, une bande passante mémoire qui prend un facteur 12 — probablement grâce aux 32 Gio de HBM2 clairement visibles sur les clichés presse — et une bande passante interpuce (car oui, il est possible d’en lier plusieurs pour multiplier toujours davantage les performances) qui explose avec une multiplication par 19. Prévu à la fois pour l’entraînement et l’inférence, ce bousin sera intégré entre autres dans une carte nommée Xuansi 1000, et ce, en 4 exemplaires : de quoi se vanter de 1024 TOPS de calcul arithmétique, pour 350 W de TDP annoncé, et un faramineux 4,1 PetaOPS en INT4, utilisés pour certains réseaux de neurones.

 

cambricon mlu 290

 

Notez que la nouvelle venue est loin d’être la première tentative de Cambricon dans le domaine des accélérateurs haute performance : précédemment, la firme a déjà conçu les MLU 100 et MLU 200, tous deux à destination du cloud, mais, cette fois-ci, en 16 nm. Comme classiquement en Chine, ce genre d’entreprise doit avoir un soutien important du gouvernement, autant dire que la firme ne devrait pas s’en arrêter là ; reste à voir si ces technologies dépasseront un jour la grande muraille pour débarquer dans nos contrées ! (Source : CnTechPost)

 

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