Новости за день

Для широких масс Seagate представила накопители SATA SSD BarraCuda
Первые SSD компания Seagate начала выпускать почти 10 лет назад — в декабре 2009 года компания анонсировала серию 2,5-дюймовых накопителей Pulsar. С тех пор компания выпустила ещё несколько серий SSD, но все они ориентировались на серверный рынок. В данном классе накопителей массовки у Seagate не было до вчерашнего дня. С настоящего момента под широко известным брендом BarraCuda компания начала выпускать потребительские SSD с рядовыми характеристиками и приемлемой ценой.

Без особых разъяснений в блоге Seagate появилась запись о начале поставок 2,5-дюймовых SSD BarraCuda объёмом 250 ГБ, 500 ГБ и 1 ТБ. Позже выйдет также 2-ТБ модель. Новинки уже доступны для заказа а сайте Amazon. Цена вопроса составит $75, $120 и $230 в зависимости от модели. Цена на 2-ТБ версию пока не называется.

Интерфейс моделей SSD BarraCuda — это SATA 6 Гбит/с. Устоявшаяся скорость чтения достигает 540 МБ/с, а устоявшаяся скорость записи — 520 МБ/с. На случайных операциях чтения скорость в IOPS достигает 90 тыс. В сутки допускается перезапись 0,3 доступного объёма, что действительно на протяжении 5-летнего фирменного гарантийного срока. Данных о контроллере и памяти нет. С учётом участия Seagate в консорциуме по приобретению доли в NAND-производстве Toshiba, Seagate вполне может использовать 64-слойную 3D NAND TLC японского производства.
Автор: GreenCo Дата: 04.07.2018 10:57
Baidu анонсировала 14-нм ИИ-ускорители Kunlun
Семь лет разработок китайского поискового гиганта Baidu на ниве аппаратных ускорителей искусственного интеллекта увенчались успехом. От экспериментов на матрицах FPGA, стартовавших в 2011 году, компания перешла к выпуску разработанных в её недрах 14-нм специализированных ускорителей семейства Kunlun (Куньлунь).

Производством чипов Kunlun занимается компания Samsung. В семейство входят два решения: для глубокого машинного обучения создан чип 818-300, а для систем с принятием решений — 818-100. Оба чипа вооружены контроллером памяти с максимальной скоростью обмена 512 ГБ/с. Судя по пиковой скорости, это не память типа HBM2, а что-то более простое типа GDDRх. Каждое из решений охватит свой сегмент рынка от облачных услуг до автомобилей с автопилотами. Иначе говоря, ускорители Kunlun закрывают потребность как в глобальных платформах, так и в конечных устройствах.

Компания не сообщает подробностей об архитектуре решений. Вкратце заявлено, что при потреблении 100 Вт платформа развивает производительность до 260 TOPS. Это в 30 раз быстрее, чем работали матрицы FPGA. Добавим, Baidu нацелена использовать фреймворк PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning), который, очевидно, ускорители Kunlun обслуживают наилучшим образом. Но компания также говорит о способности ускорителей работать с другими моделями машинного обучения.
Автор: GreenCo Дата: 04.07.2018 11:56