SiFive, azienda specializzata nella produzione di chip basati sulla piattaforma RISC-V, ha annunciato una nuova serie di chip progettati specificamente per carichi di lavoro AI ad alte prestazioni.
La nuova serie, chiamata SiFive Intelligence XM, è dotata di un motore di moltiplicazione di matrici altamente scalabile, il che accelera il processo di sviluppo per le aziende che creano soluzioni “system on chip” per vari settori, tra cui Internet of Things (IoT), dispositivi consumer, veicoli elettrici e data center.
Durante un evento a Santa Clara, i dirigenti di SiFive hanno discusso l’importanza dell’architettura RISC-V nelle soluzioni di intelligenza artificiale e hanno presentato aggiornamenti sulla strategia dell’azienda.
SiFive prevede di rendere open source un’implementazione della sua SiFive Kernel Library (SKL), facilitando l’accesso alla tecnologia per gli sviluppatori.
Patrick Little, CEO di SiFive, ha sottolineato che oltre 10 miliardi di core SiFive sono già stati spediti e che l’azienda ha investito più di 500 milioni di dollari in ricerca e sviluppo. La flessibilità dell’architettura RISC-V consente ai clienti di scegliere i propri acceleratori per l’AI senza compromettere la compatibilità del software.
Little ha spiegato che le aziende stanno cercando soluzioni non proprietarie, come quelle offerte da SiFive, per non dover riscrivere il loro software ogni volta che arriva un nuovo acceleratore. L’architettura RISC-V facilita un’evoluzione continua dello standard e riduce i rischi associati a fornitori unici.
SiFive ha iniziato con core incorporati e ha aggiunto un processore vettoriale nel 2021. Ora, con la nuova serie XM, i clienti possono utilizzare un processore di flusso di dati come interfaccia per i loro acceleratori AI, mantenendo il software stabile nonostante i cambiamenti rapidi nel settore.
La serie XM offre un’architettura molto scalabile, con motori scalari, vettoriali e a matrice integrati, garantendo un’elevata larghezza di banda di memoria. Krste Asanovic, architetto capo di SiFive, ha evidenziato l’efficienza delle istruzioni vettoriali e il supporto per estensioni AI specializzate, che hanno già attratto molte grandi aziende del settore.