Las IP de computación GPGPU-AI escalables y de alto rendimiento de VeriSilicon potencian las soluciones de IA para automoción y servidores de periferia

SHANGHÁI--(BUSINESS WIRE)--VeriSilicon (688521.SH) anunció hoy los últimos avances en sus IP de computación GPGPU-AI de alto rendimiento y escalabilidad, que ya están potenciando la electrónica de la automoción de última generación y las aplicaciones de servidor de periferia. Al combinar la computación paralela programable con un acelerador dedicado a la inteligencia artificial (IA), estas IP ofrecen una densidad de cálculo excepcional para cargas de trabajo de IA exigentes como la inferencia de modelos de lenguaje de gran tamaño (Large Language Model, LLM), la percepción multimodal y la toma de decisiones en tiempo real en entornos con restricciones térmicas y energéticas.

Las IP de computación GPGPU-AI de VeriSilicon se basan en una arquitectura de Unidad de Procesamiento Gráfico de Propósito General (General Purpose Graphics Processing Unit, GPGPU) de alto rendimiento con un acelerador de IA dedicado e integrado, que ofrece una extraordinaria capacidad de computación a las aplicaciones de IA. El acelerador de IA programable y el motor de cálculo sensible a la dispersión aceleran los modelos basados en transformadores y de uso intensivo de matrices mediante técnicas avanzadas de programación. Estas IP también admiten una amplia gama de formatos de datos para cálculo de precisión mixta, como INT4/8, FP4/8, BF16, FP16/32/64 y TF32, y están diseñadas con interfaces de gran ancho de banda de memoria apilada en 3D, LPDDR5X, HBM, así como PCIe Gen5/Gen6 y CXL. También pueden ampliarse con varios chips y tarjetas, lo que ofrece escalabilidad a nivel de sistema para implantaciones de aplicaciones de IA a gran escala.

Las IP de computación GPGPU-AI de VeriSilicon proporcionan soporte nativo para los marcos de trabajo de IA más habituales, tanto para entrenamiento como para inferencia, como PyTorch, TensorFlow, ONNX y TVM. Estas IP también admiten el lenguaje de computación de propósito general (General Purpose Computing Language, GPCL), que es compatible con los principales lenguajes de programación de GPGPU y con compiladores de uso generalizado. Estas capacidades se ajustan a la perfección a los requisitos de computación y escalabilidad de los principales LLM actuales, incluidos modelos como DeepSeek.

«La demanda de computación de IA en servidores de periferia, tanto para inferencia como para entrenamiento incremental, está creciendo de manera exponencial. Este aumento requiere una alta eficiencia, pero también una gran programabilidad. Los procesadores de computación GPGPU-AI de VeriSilicon están diseñados para integrar la computación GPGPU con el acelerador de IA a niveles muy precisos». En opinión de Weijin Dai, director de estrategia, vicepresidente ejecutivo y director general de la división de IP de VeriSilicon, «Las ventajas de esta arquitectura ya se han validado en múltiples sistemas de computación de IA de alto rendimiento. Los recientes avances de DeepSeek amplifican aún más la necesidad de maximizar la eficiencia de la computación de IA para abordar cargas de trabajo cada vez más exigentes. Nuestras últimas IP de computación GPGPU-AI han sido mejoradas para soportar de forma eficiente los modelos Mixture-of-Experts (MoE) y optimizar la comunicación entre núcleos. Gracias a la estrecha colaboración con múltiples clientes líderes en computación de IA, hemos ampliado nuestra arquitectura para aprovechar al máximo el gran ancho de banda que ofrecen las tecnologías de memoria apilada en 3D. VeriSilicon sigue trabajando codo a codo con los socios del ecosistema para impulsar la adopción masiva en el mundo real de estas capacidades avanzadas».

Acerca de VeriSilicon

VeriSilicon ha asumido el compromiso de ofrecer a sus clientes servicios de silicio personalizados basados en plataformas, abarcativos e integrales y servicios de licencias de IP de semiconductores que aprovechen su IP de semiconductores interno. Para más información, visite www.verisilicon.com

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