ការប្រៀបធៀប MTSC7215 ជាមួយសមាសធាតុដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។

ការយល់ដឹងអំពី MTSC7215៖ ទិដ្ឋភាពសង្ខេប

មុននឹងចូលទៅក្នុងការប្រៀបធៀប វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការយល់ពីអ្វីដែល MTSC7215 និងអ្វីដែលធ្វើឱ្យវាប្លែក។ ខណៈពេលដែលព័ត៌មានលម្អិតជាក់លាក់អំពី MTSC7215 អាចមានភាពខុសប្លែកគ្នា សូមសន្មតថាប្រព័ន្ធដំណើរការខ្ពស់របស់វានៅលើបន្ទះឈីប (SoC) ដែលត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់កិច្ចការកុំព្យូទ័រផ្សេងៗគ្នា។ ដោយផ្អែកលើនិន្នាការថ្មីៗក្នុងការរចនា semiconductor នេះគឺជាការវិភាគសម្មតិកម្មនៃលក្ខណៈសំខាន់ៗរបស់វា។៖

• ស្ថាបត្យកម្ម ៖ ដំណើរការប្រឌិត 5nm, ស្នូលដែលមានមូលដ្ឋានលើដៃ (Cortex-X4 ឬការរចនា VLIW ផ្ទាល់ខ្លួន) ឧបករណ៍បង្កើនល្បឿន AI រួមបញ្ចូលគ្នា (ឧ. ស្នូល tensor ឬ neural processing units)។
• ការសម្តែង ៖ រហូតដល់ទៅ 128 cores ល្បឿននាឡិកាលើសពី 4.0 GHz ការគាំទ្រសម្រាប់អង្គចងចាំ PCIe 5.0 និង DDR5 ។
• ប្រសិទ្ធភាពថាមពល ៖ ធ្វើឱ្យប្រសើរសម្រាប់ 150250W TDP (ថាមពលរចនាកម្ដៅ) ជាមួយនឹងវ៉ុលថាមវន្ត និងការធ្វើមាត្រដ្ឋានប្រេកង់ (DVFS) ។
• ប្រើករណី ៖ ការបណ្តុះបណ្តាល AI/ML ការវិភាគទិន្នន័យតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង ប្រព័ន្ធស្វយ័ត និងការគណនាដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ (HPC)។

ទស្សនវិជ្ជានៃការរចនា MTSC7215s ផ្តល់អាទិភាពដល់ភាពស្របគ្នា ដំណើរការភាពយឺតយ៉ាវទាប និងភាពអាចសម្របខ្លួនបាននៅទូទាំងការឆ្លើយតបនៃការងារចំពោះតម្រូវការដែលកំពុងកើនឡើងសម្រាប់សមាសធាតុដែលអាចដោះស្រាយទាំងកិច្ចការកុំព្យូទ័របែបប្រពៃណី និងកម្មវិធីដែលដំណើរការដោយ AI ដែលកំពុងរីកចម្រើន។

គូប្រជែងសំខាន់ៗក្នុងចន្លោះសមាសធាតុដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។

ដើម្បីវាយតម្លៃ MTSC7215 សូមប្រៀបធៀបវាទៅនឹងប្រភេទសំខាន់ៗចំនួនបួននៃសមាសភាគ៖ Intel Xeon Scalable Processors (4th Gen), NVIDIA A100/H100 GPUs, AMD EPYC (Genoa/Zen 4) និង Xilinx Versal Premium FPGAs ។ សមាសធាតុទាំងនេះនីមួយៗបានឆ្លាក់លក្ខណៈពិសេសមួយនៅក្នុងកុំព្យូទ័រដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ ប៉ុន្តែវាមានភាពខុសគ្នាខ្លាំងនៅក្នុងស្ថាបត្យកម្ម ការប្រើប្រាស់ថាមពល និងករណីប្រើប្រាស់ដ៏ល្អ។

MTSC7215 ទល់នឹង។ អង្គដំណើរការ Intel Xeon ដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន។

ភាពខុសគ្នានៃស្ថាបត្យកម្ម

Intels 4th Gen Xeon Scalable processors (Sapphire Rapids) ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើស្ថាបត្យកម្ម hybrid x86 ដែលមានរហូតដល់ 60 P-cores (performance cores) និងជំនួយសម្រាប់ការណែនាំ AVX-512។ ពួកវាពូកែខាងដំណើរការ single-threaded ហើយត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងម៉ាស៊ីនមេសហគ្រាស និង cloud computing។

ផ្ទុយទៅវិញ ការរចនាដែលមានមូលដ្ឋានលើ MTSC7215s Arm សង្កត់ធ្ងន់ទៅលើលទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងប្រសិទ្ធភាពថាមពល។ ជាមួយនឹងស្នូលរហូតដល់ 128 វាកំណត់គោលដៅនៃបន្ទុកការងារដែលទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីភាពស្របគ្នាដ៏ធំដូចជា AI inference និងដំណើរការទិន្នន័យធំ។

រង្វាស់នៃការអនុវត្ត

• ការអនុវត្តស្នូលតែមួយ ៖ ក្រុមហ៊ុន Intel Xeons នាំមុខគេនៅទីនេះ ដោយសារស្ថាបត្យកម្មខ្នាតតូចដែលមានភាពចាស់ទុំ និងល្បឿននាឡិកាខ្ពស់ (រហូតដល់ 4.2 GHz)។
• ការបញ្ចូលពហុស្នូល ៖ MTSC7215 ដំណើរការជាង Xeon ជាមួយនឹងចំនួនស្នូលខ្ពស់របស់វា និងឯកតាវ៉ិចទ័រធំទូលាយ។ Benchmarks ដូចជា SPECrate2018_int_base ណែនាំ Xeon អាចទទួលបានពិន្ទុប្រហែល 450 ខណៈពេលដែល MTSC7215 អាចឡើងដល់ប្រហែល 600 ដោយសារតែភាពស្របរបស់វា។
• កម្រិតបញ្ជូននៃអង្គចងចាំ ៖ ទាំងពីរគាំទ្រ DDR5 ប៉ុន្តែឧបករណ៍បញ្ជា 8-channel MTSC7215s អាចផ្តល់នូវគែម 2030% លើការដំឡើង Xeons 6-channel ។

ប្រសិទ្ធភាពថាមពល

ដំណើរការ MTSC7215s 5nm និងស្ថាបត្យកម្ម Arm ផ្តល់ឱ្យវានូវ TDP 3040% ទាបជាង Xeons សម្រាប់បន្ទុកការងារសមមូល។ សម្រាប់មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យដែលផ្តល់អាទិភាពដល់ការសន្សំថាមពល នេះគឺជាអត្ថប្រយោជន៍ដ៏សំខាន់។

ប្រើ Case Fit

• សៀន ៖ ល្អបំផុតសម្រាប់កម្មវិធីសហគ្រាសចាស់ និម្មិតនិម្មិត និងបន្ទុកការងារដែលទាមទារភាពឆបគ្នា x86 ។
• MTSC7215 ៖ ល្អបំផុតសម្រាប់កម្មវិធី Cloud-native, AI/ML, និង edge computing ដែលទំហំ និងប្រសិទ្ធភាពថាមពលមានសារៈសំខាន់។

MTSC7215 ទល់នឹង។ NVIDIA A100 / H100 GPUs

ភាពខុសគ្នានៃស្ថាបត្យកម្ម

NVIDIAs A100 (Ampere) និង H100 (Hopper) GPUs ត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងគោលបំណងសម្រាប់ភាពស្របគ្នាដ៏ធំ ដែលមានស្នូល CUDA រាប់ពាន់ និងស្នូល tensor ឯកទេសសម្រាប់បន្ទុកការងារ AI ។ ពួកវាជាស្តង់ដារមាសសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលស៊ីជម្រៅ និងការក្លែងធ្វើ HPC ។

MTSC7215 ខណៈពេលដែលមិនមែនជា GPU រួមបញ្ចូលឧបករណ៍បង្កើនល្បឿន AI ដោយផ្ទាល់ទៅក្នុងបរិវេណ CPU របស់វា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យកុំព្យូទ័រមានភាពខុសប្លែកគ្នាដោយមិនពឹងផ្អែកលើឧបករណ៍បង្កើនល្បឿនខាងក្រៅ។

រង្វាស់នៃការអនុវត្ត

• ការបណ្តុះបណ្តាល AI/ML ៖ GPUs គ្រប់គ្រងនៅទីនេះ។ H100 ផ្តល់រហូតដល់ 4 petaflops សម្រាប់ប្រតិបត្តិការ FP8 ដែលមានប្រសិទ្ធភាពជាង MTSC7215 ឆ្ងាយ។
• ការគណនាគោលបំណងទូទៅ ៖ ស្នូលស៊ីភីយូ MTSC7215s ដំណើរការជាង GPUs នៅក្នុងកិច្ចការដែលមិនអាចធ្វើស្របគ្នាបាន ដូចជាសំណួរមូលដ្ឋានទិន្នន័យ ឬកម្មវិធីដែលមានខ្សែតែមួយ។
• ភាពយឺតយ៉ាវ ៖ ស៊ីភីយូដូចជា MTSC7215 excel ក្នុងកិច្ចការការសន្និដ្ឋានដែលមានភាពយឺតយ៉ាវទាប (ឧ. ម៉ាស៊ីនណែនាំតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង) ចំណែក GPUs ទាមទារការបាច់ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។

ប្រសិទ្ធភាពថាមពល

GPU មានភាពល្បីល្បាញដោយសារការប្រើប្រាស់ថាមពលខ្ពស់ (H100: ~700W ជាមួយ NVLink)។ MTSC7215s 250W TDP ធ្វើឱ្យវាកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់បន្ទុកការងារកូនកាត់ដែលលាយ AI ជាមួយកុំព្យូទ័រប្រពៃណី។

ប្រើ Case Fit

• NVIDIA GPUs ៖ ចាំបាច់សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល AI ខ្នាតធំ ការក្លែងធ្វើស្មុគស្មាញ (ឧទាហរណ៍ ឌីណាមិករាវ) និងការបង្ហាញ។
• MTSC7215 ៖ ស័ក្តិសមសម្រាប់គែម AI inference, មនុស្សយន្ត និងកម្មវិធីដែលទាមទារការរួមបញ្ចូលយ៉ាងតឹងរឹងនៃ CPU និង AI acceleration ។

MTSC7215 ទល់នឹង។ AMD EPYC (Genoa/Zen 4)

ភាពស្រដៀងគ្នា និងភាពខុសគ្នានៃស្ថាបត្យកម្ម

AMDs EPYC Genoa processors ផ្អែកលើស្ថាបត្យកម្ម Zen 4 ផ្តល់រហូតដល់ 96 cores ក្នុងមួយ socket និងនាំមុខក្នុងដំណើរការ per-core សម្រាប់ chip x86 ។ ដូច MTSC7215 ពួកគេសង្កត់ធ្ងន់លើចំនួនស្នូលខ្ពស់ និងកម្រិតបញ្ជូនអង្គចងចាំ DDR5 ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ស្ថាបត្យកម្ម MTSC7215s Arm ផ្តល់នូវសំណុំការណែនាំផ្សេងគ្នាដែលត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងសម្រាប់ការប្ដូរតាមបំណង ដែលទាក់ទាញដល់ស្ថាប័នដែលបង្កើតស្ថាបត្យកម្មដែនជាក់លាក់ (DSAs)។

រង្វាស់នៃការអនុវត្ត

• ចំនួនស្នូល ៖ MTSC7215s 128 cores vs. EPYCs 96: អតីតឈ្នះសម្រាប់ភាពស្របគ្នាឆៅ។
• ការណែនាំក្នុងមួយវដ្ត (IPC) ៖ Zen 4s IPC (~15% ខ្ពស់ជាង Zen 3) អាចផ្តល់ឱ្យ EPYC នូវគែមមួយនៅក្នុងកិច្ចការដែលមានខ្សែតែមួយ។
• អង្គចងចាំ និង I/O ៖ ទាំងពីរគាំទ្រ PCIe 5.0 និង DDR5 ប៉ុន្តែឧបករណ៍បញ្ជាអង្គចងចាំ 12-channel EPYCs ប្រសើរជាងការរចនា MTSC7215s 8-channel បន្តិច។

ប្រសិទ្ធភាពថាមពល

EPYCs 250320W TDP គឺអាចប្រៀបធៀបបានទៅនឹង MTSC7215 ទោះបីជាបន្ទះឈីប AMDs តែងតែផ្តល់នូវដំណើរការប្រសើរជាងមុនក្នុងមួយវ៉ាត់ក្នុងបន្ទុកការងារជាក់លាក់ x86 ក៏ដោយ។

ប្រើ Case Fit

• EPYC ៖ គ្របដណ្តប់នៅក្នុងនិម្មិតនិម្មិត SAP HANA និងបរិស្ថានម៉ាស៊ីនបម្រើវីនដូ។
• MTSC7215 ៖ អំពាវនាវ​ដល់​ប្រព័ន្ធ​អេកូ​ដែល​បាន​បង្កើន​ប្រសិទ្ធភាព​អាវុធ (ឧ. អ្នកប្រើប្រាស់ AWS Graviton) និង​កម្មវិធី​ដែល​ទាមទារ​ដង់ស៊ីតេ​ស្នូល​ខ្ពស់​បំផុត។

MTSC7215 ទល់នឹង។ Xilinx Versal Premium FPGAs

ភាពខុសគ្នានៃស្ថាបត្យកម្ម

FPGAs ដូចជា Xilinxs Versal Premium series គឺជាឧបករណ៍តក្កវិជ្ជាដែលអាចកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធឡើងវិញបាន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់កែសម្រួលផ្នែករឹងទៅនឹងក្បួនដោះស្រាយជាក់លាក់។ ពួកគេពូកែក្នុងបន្ទុកការងារដែលទាមទារបំពង់បង្ហូរប្រេងផ្ទាល់ខ្លួន ដូចជាដំណើរការសញ្ញា 5G ឬការវិភាគតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង។

MTSC7215 ខណៈពេលដែលអាចសម្របបានតាមរយៈកម្មវិធី ខ្វះភាពបត់បែនកម្រិត Hardware FPGAs ប៉ុន្តែផ្តល់នូវការសរសេរកម្មវិធីកាន់តែងាយស្រួលតាមរយៈកម្មវិធីចងក្រងស្តង់ដារ។

រង្វាស់នៃការអនុវត្ត

• បន្ទុកការងារផ្ទាល់ខ្លួន ៖ FPGAs អាចសម្រេចបាននូវប្រសិទ្ធភាព 10x+ លើសពី CPUs/GPUs សម្រាប់កិច្ចការដូចជាការអ៊ិនគ្រីប ឬហ្សែន។
• ភាពងាយស្រួលនៃការប្រើប្រាស់ ៖ គំរូកម្មវិធីស្តង់ដារ MTSC7215s (C/C++, Python) គឺអាចចូលដំណើរការបានច្រើនជាងការអភិវឌ្ឍន៍ FPGA (HDLs, Vitis toolchain)។
• ភាពយឺតយ៉ាវ ៖ ទាំងពីរមានពន្លឺនៅក្នុងសេណារីយ៉ូដែលមានភាពយឺតយ៉ាវទាប ប៉ុន្តែ FPGAs បិទស៊ីភីយូនៅក្នុងកិច្ចការរងមីក្រូវិនាទី។

ប្រសិទ្ធភាពថាមពល

FPGAs ជាធម្មតាប្រើប្រាស់ 50100W ដែលធ្វើឱ្យពួកវាមានប្រសិទ្ធភាពជាង MTSC7215 សម្រាប់កិច្ចការពិសេសខ្ពស់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ប្រសិទ្ធភាពក្នុងមួយវ៉ាត់របស់ពួកគេធ្លាក់ចុះ ប្រសិនបើប្រើប្រាស់តិច។

ប្រើ Case Fit

• Versal FPGAs ៖ ល្អបំផុតសម្រាប់លំហអាកាស ការការពារ និងទូរគមនាគមន៍ ដែលការប្ដូរតាមបំណងគឺសំខាន់បំផុត។
• MTSC7215 ៖ កាន់តែប្រសើរសម្រាប់ HPC គោលបំណងទូទៅជាមួយនឹងការបង្កើនល្បឿន AI ជៀសវាងភាពស្មុគស្មាញនៃកម្មវិធី FPGA ។

កម្មវិធីពិភពលោកពិត៖ តើ MTSC7215 ចែងចាំងនៅឯណា?

ករណីសិក្សាទី 1៖ ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យថែទាំសុខភាពដែលជំរុញដោយ AI

ការចាប់ផ្តើមរូបភាពវេជ្ជសាស្រ្តបានប្រើឧបករណ៍បង្កើនល្បឿនសរសៃប្រសាទរួមបញ្ចូលគ្នា MTSC7215s ដើម្បីដាក់ពង្រាយគំរូការរកឃើញដុំសាច់ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងនៅគែម ដោយកាត់បន្ថយភាពយឺតយ៉ាវ 25% ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ថាមពលដោយកត្តាសំខាន់ពាក់កណ្តាលសម្រាប់ឧបករណ៍វិភាគចល័ត។

ករណីសិក្សាទី 2៖ មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យដើមកំណើតពពក

Hyperscaler បានជំនួសម៉ាស៊ីនមេដែលមានមូលដ្ឋានលើ Intel របស់ខ្លួនជាមួយនឹងរ៉ាកែតដែលបំពាក់ដោយ MTSC7215 ដោយសម្រេចបាននូវការកាត់បន្ថយ 40% នៃថ្លៃត្រជាក់ និង 30% នៃលំហូរចូលសម្រាប់ចង្កោម Kubernetes ។ ភាពឆបគ្នានៃស្ថាបត្យកម្ម Arm ជាមួយ Docker និង Kubernetes ប្រតិបត្តិការកាន់តែងាយស្រួល។

ករណីសិក្សាទី៣៖ យានយន្តស្វយ័ត

នៅក្នុងកម្មវិធីរថយន្ត សមត្ថភាពដំណើរការតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងរបស់ MTSC7215s បានបើកដំណើរការស្វ័យភាពកម្រិត 4 ដោយភ្ជាប់ទិន្នន័យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា (LiDAR, រ៉ាដា, កាមេរ៉ា) ជាមួយនឹងការសន្និដ្ឋាន AI នៅលើបន្ទះឈីប។ នេះកាត់បន្ថយការពឹងផ្អែកលើ GPUs ខាងក្រៅ ដែលធ្វើអោយប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងកម្ដៅរថយន្តមានភាពសាមញ្ញ។

បញ្ហាប្រឈម និងដែនកំណត់របស់ MTSC7215

ទោះបីជាមានភាពខ្លាំងរបស់វាក៏ដោយ MTSC7215 មិនមែនជាដំណោះស្រាយសកលទេ។៖
1. ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី ៖ ភាពចាស់ទុំផ្នែកទន់ផ្នែកខាងម៉ាស៊ីនមេ យឺតជាង x86 ។ កម្មវិធីកេរ្តិ៍ដំណែលមួយចំនួនអាចតម្រូវឱ្យមានការចងក្រងឡើងវិញ ឬការធ្វើត្រាប់តាម។
2. ការអនុវត្តខ្សែតែមួយ ៖ ខណៈពេលដែលការកែលម្អ វានៅតែតាមដានបន្ទះឈីប x86 ដែលមាននាឡិកាខ្ពស់នៅក្នុងកិច្ចការដូចជាការធ្វើលិបិក្រមមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។
3. ការអនុម័តទីផ្សារ ៖ Intel និង AMD គ្រប់គ្រងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ។ ការផ្លាស់ទីលំនៅពួកគេទាមទារការកំណត់តម្លៃដ៏ខ្លាំងក្លា និងភាពជាដៃគូប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី។

ការជ្រើសរើសសមាសធាតុត្រឹមត្រូវសម្រាប់តម្រូវការរបស់អ្នក។

MTSC7215 តំណាងឱ្យការបោះជំហានទៅមុខយ៉ាងដិតដល់ក្នុងសមតុល្យការប្រតិបត្តិ ប្រសិទ្ធភាព និងអាដាប់ធ័រ។ វាពូកែ៖
- បរិមាណការងារស្នូលខ្ពស់។ (AI, ទិន្នន័យធំ) ។
- បរិស្ថាន​ដែល​មាន​កម្រិត​ថាមពល (ការគណនាគែម ប្រព័ន្ធចល័ត) ។
- ការគណនាកូនកាត់ លាយ CPU និង AI បង្កើនល្បឿន។

ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល AI សុទ្ធ កម្មវិធីសហគ្រាសចាស់ ឬភារកិច្ចកម្រិត FPGA កម្រិតទាបបំផុត ជម្រើសដូចជា NVIDIA GPUs Intel Xeons ឬ Xilinx FPGAs នៅតែល្អជាង។

នៅទីបញ្ចប់ ជម្រើសគឺអាស្រ័យលើតម្រូវការជាក់លាក់របស់អ្នក។៖
- ជ្រើសរើស MTSC7215 ប្រសិនបើអ្នកត្រូវការការគណនាថាមពលដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់កម្មវិធី Cloud-native ឬ AI-enhanced ។
- ជ្រើសរើស Xeon/EPYC ប្រសិនបើភាពឆបគ្នានៃ x86 និងដំណើរការតែមួយខ្សែគឺមិនអាចចរចាបានទេ។
- ទៅជាមួយ GPUs/FPGAs សម្រាប់ការងារឯកទេស និងកម្រិតខ្ពស់ដែលទាមទាររាល់អោននៃការអនុវត្ត។

ខណៈពេលដែលឧស្សាហកម្ម semiconductor ប្រណាំងឆ្ពោះទៅរកការប្រៀបធៀបគ្នា MTSC7215 ជាឧទាហរណ៍នៃយុគសម័យថ្មីដែលការប្ដូរតាមបំណង និងប្រសិទ្ធភាពគ្រប់គ្រងខ្ពស់បំផុត។ ថាតើវាក្លាយជាចំណុចសំខាន់នៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យថ្ងៃស្អែក ឬអ្នកលេងពិសេសគឺអាស្រ័យលើរបៀបដែលវាសម្របខ្លួនបានល្អទៅនឹងតម្រូវការដែលកំពុងវិវត្តនៃ AI ស្វ័យភាព និងលើសពីនេះ។