Компания KnuEdge представила внутрисистемное соединение Knupath LambdaFabric, построенное на принципах нейробиологии

Среда, 8 июня 2016 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Телеграм'e и Twitter'e

Одновременно с технологией KnuVerse для идентификации по голосу и голосовых интерфейсов, компания KnuEdge представила еще одну свою разработку — внутрисистемное соединение Knupath LambdaFabric. Как утверждется, оно характеризуется очень малыми задержками и отличной масштабируемостью. Будучи построено на принципах нейробиологии, Knupath LambdaFabric по архитектуре принципиально отличается от используемых сейчас внутрисистемных соединений. Разработка уже доступна заказчикам, которые могут использовать ее в широком спектре решений — от интернета вещей и обработки сигналов до вычислительных центров и машинного обучения.

Сравнивая LambdaFabric с таким распространенным соединением как Infiniband, разработчик отмечает возможность масштабирования до 512 000 устройств и более, при задержке передачи сигнала меду стойками, не превышающей 400 нс. Процессоры, в которых нашла применение технология LambdaFabric, имеют 256 ядер и 16 двунаправленных каналов ввода-вывода, суммарная пропускная способность которых равна 320 Гбит/с. По энергетической эффективности эти процессоры превосходят существующие аналоги в 2–6 раз.

Поставки готовой продукции с внутрисистемным соединением Knupath LambdaFabric компания KnuEdge рассчитывает начать во втором полугодии.

Источник: KnuEdge

Комментировать

Следите за нами в ВКонтакте, Телеграм'e и Twitter'e


Просмотров: 369
Рубрика: Hi-Tech


Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003