Este chip se diseña para centros de datos que necesitan procesar modelos de inteligencia artificial a gran escala. Su arquitectura integra más de mil núcleos RISC-V de 64 bits, que son de bajo consumo, junto con unidades especializadas para manejar operaciones tensoriales. Esta combinación permite que el sistema gestione millones de peticiones de inferencia de forma simultánea, lo que resulta en una alta eficiencia para cargas de trabajo intensivas y paralelas.


Arquitectura many-core y eficiencia energética

El enfoque many-core distribuye la carga de trabajo entre una gran cantidad de núcleos simples y eficientes. Cada núcleo RISC-V ejecuta tareas de control y lógica, mientras que los aceleradores tensoriales se encargan de los cálculos matriciales más pesados, propios de los modelos de redes neuronales. Este reparto especializado optimiza el consumo de energía por operación, un factor crítico en instalaciones a gran escala donde los costes operativos son decisivos.

Aplicaciones en el centro de datos

El ET-SoC-1 se posiciona para tareas de inferencia en tiempo real, como procesar lenguaje natural, recomendar contenidos o analizar imágenes en servicios en la nube. Su capacidad para manejar un alto volumen de peticiones con baja latencia lo hace adecuado para entornos donde escalar de forma horizontal con muchos servidores tradicionales sería menos eficiente. La industria observa cómo arquitecturas como esta pueden cambiar la forma de desplegar inteligencia artificial.

Si un núcleo se distrae, otros mil están listos para cubrir su turno, asegurando que tu recomendación de vídeo de gatos nunca se retrase.