Graphcore利用Mentor DFT解决方案加快创新人工智能加速芯片的上市时间。

2月6日出版二千零一十九

  • Tessent Design for Test(DFT)和Silicon Bring-up工具使Graphcore能够提前交付
  • 在使用Tessent后一周内,Graphcore装运了完全测试过的零件。

导师,188bet西门子公司,今天宣布,人工智能(AI)半导体创新者格拉夫科尔(布里斯托尔,英国)通过使用Mentor的Tessent™产品系列,成功地满足了其硅测试要求,并在其庞大的智能处理单元(IPU)上实现了快速测试。

Graphcore最近宣布的庞大IPU目标是在数据中心进行机器智能培训和推理。金宝搏娱乐城第一款同类设备降低了云和企业数据中心中加速人工智能应用程序的成本,同时,与当今速度最快的系统相比,培训和推理的性能提高了100倍。金宝搏娱乐城

graphcore需要一个DFT解决方案,该解决方案可以减少与测试庞大ipu的新颖架构和超大设计相关的成本和时间挑战。集成了236亿个晶体管和1000多个IPU核心,巨像是有史以来最大的处理器之一。

Mentor的Tessent是市场领先的DFT解决方案,帮助公司实现更高的测试质量,更低的测试成本和更快的产量斜坡。在TestEnter中基于寄存器传输级(RTL)的分层DFT基础具有一系列专门适用于解决AI芯片体系结构的实现和模式生成挑战的技术。

graphcore利用了这些能力,Tessent Siliconinsight集成硅在graphcore庞大的IPU上提供了满足其测试要求的环境。在尽可能缩短DFT实施周期的同时,模式生成,验证和硅验证。

“我们使用了Mentor的全自动Tessent平台作为我们系列的初始硅部件,再加上全导师的DFT流程,允许我们在第一周内装运经过充分测试和验证的零件,“菲尔·霍斯菲尔德说,石墨矿硅副总裁。“我们有了逻辑BIST,ATPG和内存BIST在三天内启动并运行。这比计划提前了很多。”“

研究公司IBS,股份有限公司。估计去年与人工智能相关的应用程序消耗了650亿美元的处理技术,以11.5%的年增长率增长,显著超过其他部门。到目前为止,这种处理需求一直由未针对高AI工作负载进行充分优化的微处理器提供。为了满足不断增长的需求,同时显著降低计算成本,超过70家公司已经宣布计划创建基于大规模并行性和专门针对人工智能工作负载的新处理架构。

“人工智能的硬件加速现在是一个非常有竞争力和快速发展的市场。因此,快速上市是这一细分市场的主要关注点,“Brady Benware说,Mentor的Tessent产品系列高级营销总监,188bet西门子公司。“参与该市场的公司之所以选择Tessent,是因为其基于RTL的分层DFT方法为大规模并行架构提供了极为有效的测试实现。而且,Tessent的Siliconinsight调试和特性描述功能消除了硅启动过程中代价高昂的延迟。”“

要进一步了解针对人工智能加速器的Tessent解决方案,参观https://bit.ly/2dpy9zo

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杰克·泰勒
jack_taylor@mentor.com
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