Компания KnuEdge Inc, которая базируется в Сан-Диего и основателем которой является Дэн Голдин (Dan Goldin), руководивший американским космическим агентством НАСА в 1990-х годах, «вывела из тени» на свет свое творение — новый нейроморфный процессор семейства KnuPath. Этот процессор, имеющий достаточно уникальную архитектуру, предназначен для выполнения задач, связанных с распознаванием голоса, голосовой идентификации и других задач, имеющих отношение к глубинному машинному обучению и самообучению.
Следует отметить, что компания KnuEdge Inc в течение пяти лет создавала и внедряла программно-технические решения на базе своих процессоров. Основными заказчиками компании являлись американские военные, но данные процессоры могут использоваться и в гораздо более мирных целях, в частности, на этих процессорах построены сервера, поддерживающие работу веб-сайта компании и их специализированного облачного сервиса.
Процессор KnuPath, имеющий кодовое название Hermosa, имеет архитектуру LambdaFabric и предназначен для его применения в оборудовании датацентров, там, где можно максимально полно использовать все возможности этой архитектуры. Архитектура LambdaFabric позволяет создавать вычислительные системы, насчитывающие до 512 тысяч процессоров, а время задержки при передаче данных от одной стойки к другой составляет порядка 400 наносекунд, что сопоставимо или превосходит быстродействие самых современным магистральных шин, используемых в суперкомпьютерах.
На кристалле каждого процессора KnuPath находится 256 DSP-ядер, 64 программируемых модуля прямого доступа к памяти (DMA), интегрированный маршрутизатор L1, и все это обеспечивает вычислительную мощность одного процессора в 256 Гфлопс при полосе пропускания памяти 3.702 гигабайта в секунду. У процессора имеется 16 двунаправленных портов ввода-вывода, через которые обеспечивается скорость «общения с внешним миром» на уровне 320 гигабит в секунду.
Процессор KnuPath потребляет 34 Ватта энергии, это — приблизительно 100 Ватт на один терафлопс или 100 кВт на один петафлопс вычислительной мощности. При объединении в вычислительные кластеры по производительности и эффективности процессоры KnuPath выигрывают у аналогичных решений на базе графических процессоров в 2.7-8.1 раза.
Имея в своем распоряжении работающий процессор, специалисты компании KnuEdge Inc занимаются сейчас разработкой сопутствующего программного обеспечения и сервисов. Уже закончена работа над программой KnuVerse, которая выполняет функции распознавания голоса и голосовой идентификации. В отличие от других технологий голосовой обработки, которые лежат в основе программ Siri, Cortana, Google Home и Alexa, в системе KnuVerse уже решены две основных проблемы — проблема посторонних шумов и проблема, связанная с безопасностью системы в целом.
Так же ведется разработка технологии Knurld, которая при помощи специализированного программного интерфейса (API) и облачного сервиса Knurld.io предоставляет всю мощь нейроморфных вычислений всем заинтересованным в этом людям и организациям.
Источник: