异构计算将崛起，威固信息RevHCU系列赋能国产平台强“芯”算力

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报道，随着5G、物联网、人工智能、云计算等技术产业的快速发展，世界万物互联、智能感知，紧密相关的数据高速产生，全球数据量正迎来了爆发式增长，“大数据”跃然成为了“快数据”，全球数据正以难以置信的速度和体量产生，同时，数据的增长速度和复杂度也在不断提升。

而这所有的变化，以及最终在具体场景的落地，最终都要由算力来支撑，这也意味着传统单一的计算架构难以满足要求，智能时代的应用场景多样性和数据类型的多样性对算力提出了多元架构的诉求，因此异构计算被认为是新智能时代的引擎，将快速崛起。

为抢占这一时代机遇，更是赋能国产平台强“芯”算力，上海威固信息技术股份有限公司（简称：威固信息）近日重磅推出异构智能计算系列产品——RevHCU，其是一种高性能通用并行计算加速卡，兼容多种主流服务器和主流软件生态，可广泛应用于AI训练、高性能计算等场景。

据了解，RevHCU系列产品有三大特点：一是应用覆盖广，支持通用计算，已有200+人工智能及通用计算应用落地，数量还在持续增加；二是开发易迁移，应用无需重新开发，兼容各种主流框架和CUDA编程；三是性能可预期，与行业主流GPGPU产品软硬件架构可类比，性能接近行业主流产品。

RevHCU系列产品主要包括自主研发的标准智能加速卡RevHCU、嵌入式核心卡RevHCU-COM1，以及6U VPX加固智能计算卡、智算记录仪等。

具体而言，RevHCU是高性能通用并行计算加速卡，集成了高性能协处理单元芯片、电源模块以及其他元器件，是实现超强计算性能、大容量内存、方便快捷等特点的并行计算解决方案。

关键特性包括：

Ø 算力最高可达36TFLOPS@FP32、147 TFLOPS@fp16/BF16、295 TOPS@INT8；

Ø 自带32GB高性能HBM2内存；

Ø 兼容主流通用计算技术生态；

Ø 支持主流深度学习开发框架：TensorFlow和PyTorch；

Ø PCIe Gen4.0 x16 接口；

Ø 提供X86、飞腾和龙芯三种处理器平台支持（后续版本提供申威处理器平台支持）；

Ø 支持主流发行版LINUX，如Ubuntu、CentOS、麒麟等；

Ø 尺寸：PCIe全长全高双宽；

Ø 额定功率：≤250Watt；

Ø 空闲功率：50Watt；

Ø 工作温度：0℃~40℃。

至于RevHCU-COM1，其是高性能协处理核心卡，集成方案和实现功能与RevHCU类似。尤为值得一提的是，RevHCU-COM1核心卡接口极其简单，只需提供PCIe信号和12V供电即可实现高性能协处理单元到各类平台的应用，能帮助用户快速将高性能协处理单元应用到自己的嵌入式模块中，可加速产品的开发进程，降低产品的开发风险。

关键特性包括：

Ø 算力最高可达36TFLOPS@FP32、147 TFLOPS@fp16/BF16、295 TOPS@INT8；

Ø 自带32GB/16GB高性能HBM2内存；

Ø 兼容主流通用计算技术生态；

Ø 支持主流深度学习开发框架：TensorFlow和PyTorch；

Ø PCIe Gen4.0 x16 接口；

Ø 单12V供电；

Ø 提供全国产化元器件版本；

Ø 提供X86、飞腾和龙芯三种处理器平台支持（后续版本提供申威处理器支持）；

Ø 支持主流发行版LINUX，如Ubuntu、CentOS、麒麟等；

Ø 尺寸：125mm×95mm。

Ø 工作温度：-40℃~55℃

从以上两大产品的特性看出，两者的算力最高可达36TFLOPS@FP32、147 TFLOPS@fp16/bf16、295 TOPS@INT8，且支持多种计算精度，涵盖从FP32、BF16到INT8，计算性能方面极具竞争力。

当然，计算性能好只是AI训练芯片的一个维度，在人工智能中，芯片还需要存储大量数据。而上述两大产品也分别自带32GB高性能HBM2内存，和32GB/16GB高性能HBM2内存。

更为关键的是，存储正是威固信息的硬核实力所在。成立于2013年的威固信息，利用自身掌握的计算存储融合解决方案，以存储为基础，面向大数据、云计算、人工智能应用领域拓展，致力于大数据时代为用户提供智能存储和计算融合的软硬件综合解决方案。

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