By Dr. Sakyasingha Dasgupta.

The rapid development of artificial intelligence (AI) applications has created enormous demand for high-performance and energy-efficient computing systems. However, traditional homogeneous architectures based on Von Neumann processors face challenges in meeting the requirements of AI workloads, which often involve massive parallelism, large data volumes, and complex computations.

Heterogeneous computing architectures integrate different processing units with specialized capabilities and features and have emerged as promising solutions for AI applications. In our view, AI is driving the next era of software-defined heterogeneous computing, enabling better solutions for complex problems.

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By Dr. Sakyasingha Dasgupta.

Edge computing will grow exponentially in the next few years, as more and more devices and applications demand low-latency, high-performance, and privacy-preserving computation at the edge of the network.

However, one of the biggest challenges facing edge computing is handling the increasing complexity and diversity of data sources and modalities, such as images, videos, audio, text, speech, and sensors. This challenge is where multimodal generative artificial intelligence (AI) comes into play.

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DNA IPとMERAの強力なコンビネーションで、ユーザーがAIアプリケーションを効率的に動かすためのハードウエア固有の特別な知識習得の必要性を減らすことができます。

AI推論の話題の多くは、できるだけ早く多くの処理を提供することに焦点が当てられています。データセンターのように実質的に無制限の電力と冷却を備えた施設では、GPUベースの大きなシステムを実装することが可能です。しかし、データセンター以外の場所（広義では「エッジ」）にある組み込みシステムの制約が加わると、サイズ、重量、電力、利用率を考慮してスケーリングされた、より効率的なエッジAIチップが不可欠となります。EdgeCortix Dynamic Neural Accelerator (DNA) プロセッサアーキテクチャは、カスタムASICやFPGAベースの多くのアプリケーションで、AI推論の高速化ソリューションを提供します。

詳しくは、edgecortix.com でテクノロジーをご確認ください。