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Tenstorrent Grayskull™ e150 Accelerator

Le DevKit e150 est un kit matériel d’introduction à l’inférence couplé à deux approches logicielles distinctes : TT-Buda (approche descendante) et TT-Metalium (approche ascendante). Cette combinaison fournit une plate-forme fondamentale pour l’expérimentation et le développement de l’IA.

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Caractéristiques principales

  • Architecture : Tenstorrent Grayskull™
  • Tensix Cores : 120
  • Horloge AI : 1,2 GHz
  • SRAM : 120 MO
  • Mémoire : 8GB LPDDR4 @ 118.4 GB/sec
  • Interface système : PCIe 4.0 x16
  • Puissance totale de la carte : 200W

Principaux modèles pris en charge par Grayskull

Bien que Grayskull prenne en charge un large éventail de modèles, voici cinq modèles clés qui mettent en évidence ses capacités :

  • BERT : idéal pour les tâches de traitement du langage naturel.
  • ResNet : Un choix classique pour la reconnaissance d’images.
  • Whisper : Exceptionnel pour la reconnaissance vocale et la traduction.
  • YOLOv5 : excellent pour la détection d’objets en temps réel.
  • U-Net : Très efficace pour la segmentation d’images.

Kit de développement logiciel Grayskull™ e150

Le DevKit Grayskull offre une gamme de capacités, adaptées aux besoins des développeurs ML à la recherche d’alternatives aux GPU traditionnels. Notre matériel prend en charge de nombreux modèles, assurant la polyvalence de vos projets d’IA.

TT-Buda : Faire fonctionner les modèles immédiatement

Le TT-Buda permet aux utilisateurs de mettre facilement les modèles en service. Ce modèle est idéal pour les clients qui veulent de la flexibilité mais qui n’ont pas le temps de programmer de nouvelles opérations ou de contacter le service d’assistance à chaque fois que quelque chose change.

TT-Metalium : Accès libre au matériel et au logiciel Tenstorrent

Le TT-Metalium est idéal pour les clients en développement qui souhaitent personnaliser leurs modèles, en écrire de nouveaux ou même exécuter un code d’apprentissage non-machine. Il ne comporte pas de boîtes noires, d’API cryptées ou de fonctions cachées.

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Yassine Hariri, PhD
Scientifique principal
IA/AM et systèmes embarqués

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