ການປຽບທຽບ MTSC7215 ກັບອົງປະກອບອື່ນໆທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ

ຄວາມເຂົ້າໃຈ MTSC7215: ພາບລວມໂດຍຫຍໍ້

ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນການປຽບທຽບ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າ MTSC7215 ແມ່ນຫຍັງແລະສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເອກະລັກ. ໃນຂະນະທີ່ລາຍລະອຽດສະເພາະກ່ຽວກັບ MTSC7215 ອາດຈະແຕກຕ່າງກັນ, ສົມມຸດວ່າມັນເປັນລະບົບທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງຂອງຊິບ (SoC) ທີ່ອອກແບບມາສໍາລັບວຽກງານຄອມພິວເຕີ້ທີ່ຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ. ອີງຕາມແນວໂນ້ມທີ່ຜ່ານມາໃນການອອກແບບ semiconductor, ນີ້ແມ່ນການແຍກສົມມຸດຕິຖານຂອງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງມັນ:

• ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ : 5nm fabrication process, Arm-based cores (Cortex-X4 or custom VLIW design), integrated AI accelerators (eg, tensor cores or neural processing units).
• ການປະຕິບັດ : ສູງສຸດ 128 cores, ຄວາມໄວໂມງເກີນ 4.0 GHz, ຮອງຮັບຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ PCIe 5.0 ແລະ DDR5.
• ປະສິດທິພາບພະລັງງານ : ເຫມາະສໍາລັບ 150250W TDP (ພະລັງງານການອອກແບບຄວາມຮ້ອນ), ມີແຮງດັນໄຟຟ້າແບບເຄື່ອນໄຫວແລະຄວາມຖີ່ scaling (DVFS).
• ໃຊ້ກໍລະນີ : ການຝຶກອົບຮົມ AI/ML, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງ, ລະບົບອັດຕະໂນມັດ, ແລະຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ (HPC).

ປັດຊະຍາການອອກແບບ MTSC7215s ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄວາມຂະໜານ, ການປະມວນຜົນຄວາມໜຽວຕໍ່າ, ແລະການປັບຕົວໄດ້ໃນທົ່ວວຽກທີ່ຕອບສະໜອງຕໍ່ຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງອົງປະກອບທີ່ສາມາດຈັດການໄດ້ທັງໜ້າວຽກຄອມພິວເຕີແບບດັ້ງເດີມ ແລະ ແອັບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນ.

ຄູ່ແຂ່ງທີ່ສໍາຄັນໃນພື້ນທີ່ອົງປະກອບທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ

ເພື່ອປະເມີນ MTSC7215, ໃຫ້ປຽບທຽບມັນກັບສີ່ປະເພດທີ່ສໍາຄັນຂອງອົງປະກອບ: Intel Xeon Scalable Processors (4th Gen), NVIDIA A100/H100 GPUs, AMD EPYC (Genoa/Zen 4), ແລະ Xilinx Versal Premium FPGAs. ແຕ່​ລະ​ອົງ​ປະ​ກອບ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ໄດ້​ແກະ​ສະ​ຫລັກ​ໃນ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ທີ່​ມີ​ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ​ສູງ​, ແຕ່​ວ່າ​ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​ຢ່າງ​ຫຼວງ​ຫຼາຍ​ໃນ​ສະ​ຖາ​ປັດ​ຕະ​, ການ​ບໍ​ລິ​ໂພກ​ພະ​ລັງ​ງານ​, ແລະ​ກໍ​ລະ​ນີ​ທີ່​ເຫມາະ​ສົມ​.

MTSC7215 ທຽບກັບ. ໂປເຊດເຊີ Intel Xeon Scalable

ຄວາມແຕກຕ່າງທາງສະຖາປັດຕະຍະກໍາ

ໂປເຊດເຊີ Intels 4th Gen Xeon Scalable (Sapphire Rapids) ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາ hybrid x86 ທີ່ມີເຖິງ 60 P-cores (ແກນປະສິດທິພາບ) ແລະສະຫນັບສະຫນູນຄໍາແນະນໍາ AVX-512. ພວກເຂົາດີເລີດໃນການປະຕິບັດກະທູ້ດຽວແລະຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍວິສາຫະກິດແລະຄອມພິວເຕີ້ຟັງ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການອອກແບບທີ່ອີງໃສ່ແຂນ MTSC7215s ເນັ້ນຫນັກໃສ່ການຂະຫຍາຍແລະປະສິດທິພາບພະລັງງານ. ມີເຖິງ 128 cores, ມັນຕັ້ງເປົ້າໝາຍໃສ່ວຽກທີ່ມີປະໂຫຍດຈາກການຂະໜານອັນໃຫຍ່ຫຼວງ ເຊັ່ນ: AI inference ແລະການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃຫຍ່.

ຕົວຊີ້ວັດປະສິດທິພາບ

• ປະສິດທິພາບ Single-Core : Intel Xeons ນຳ ໜ້າ ຢູ່ທີ່ນີ້, ຍ້ອນສະຖາປັດຕະຍະ ກຳ ຈຸລະພາກທີ່ເຕີບໃຫຍ່ແລະຄວາມໄວໂມງສູງ (ເຖິງ 4.2 GHz).
• Multi-Core throughput : MTSC7215 ເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າ Xeon ດ້ວຍຈຳນວນຫຼັກທີ່ສູງກວ່າ ແລະໜ່ວຍ vector ທີ່ກວ້າງກວ່າ. Benchmarks ເຊັ່ນ SPECrate2018_int_base ແນະນໍາ Xeon ອາດຈະໄດ້ຄະແນນປະມານ 450, ໃນຂະນະທີ່ MTSC7215 ສາມາດຕີໄດ້ປະມານ 600 ເນື່ອງຈາກຄວາມຂະຫນານຂອງມັນ.
• ແບນວິດຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ : ທັງສອງຮອງຮັບ DDR5, ແຕ່ MTSC7215s 8-channel controller ອາດຈະສະເຫນີຂອບ 2030% ຫຼາຍກວ່າ Xeons 6-channel setup.

ປະສິດທິພາບພະລັງງານ

ຂະບວນການ MTSC7215s 5nm ແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Arm ໃຫ້ມັນ TDP ຕ່ໍາກວ່າ Xeons 3040% ສໍາລັບປະລິມານວຽກທີ່ທຽບເທົ່າ. ສໍາລັບສູນຂໍ້ມູນບູລິມະສິດການປະຫຍັດພະລັງງານ, ນີ້ແມ່ນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນ.

ໃຊ້ Case Fit

• ເຊປຽນ : ດີທີ່ສຸດສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກວິສາຫະກິດແບບເກົ່າ, virtualization, ແລະ workloads ທີ່ຕ້ອງການຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ x86.
• MTSC7215 : ເໝາະສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ cloud-native, AI/ML, ແລະ edge computing ບ່ອນທີ່ການຂະຫຍາຍ ແລະປະສິດທິພາບພະລັງງານເປັນເລື່ອງສຳຄັນ.

MTSC7215 ທຽບກັບ. NVIDIA A100/H100 GPUs

ຄວາມແຕກຕ່າງທາງສະຖາປັດຕະຍະກໍາ

NVIDIAs A100 (Ampere) ແລະ H100 (Hopper) GPUs ແມ່ນມີຈຸດປະສົງທີ່ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຄວາມຂະຫນານອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ມີແກນ CUDA ຫຼາຍພັນອັນ ແລະຫຼັກ tensor ພິເສດສໍາລັບວຽກ AI. ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນມາດຕະຖານຄໍາສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມການຮຽນຮູ້ເລິກແລະການຈໍາລອງ HPC.

MTSC7215, ໃນຂະນະທີ່ບໍ່ແມ່ນ GPU, ປະສົມປະສານຕົວເລັ່ງ AI ໂດຍກົງເຂົ້າໃນການຊັບຊ້ອນ CPU ຂອງມັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີ້ເຮັດວຽກທີ່ຫຼາກຫຼາຍໂດຍບໍ່ຕ້ອງອີງໃສ່ຕົວເລັ່ງພາຍນອກ.

ຕົວຊີ້ວັດປະສິດທິພາບ

• ການຝຶກອົບຮົມ AI/ML : GPUs ເດັ່ນຢູ່ທີ່ນີ້. H100 ສົ່ງເຖິງ 4 petaflops ສໍາລັບການດໍາເນີນງານ FP8, ດີກວ່າ MTSC7215.
• ຄອມພິວເຕີຈຸດປະສົງທົ່ວໄປ : ຫຼັກ CPU MTSC7215s ເຮັດວຽກດີກວ່າ GPUs ໃນໜ້າວຽກທີ່ບໍ່ສາມາດຂະໜານໄດ້, ເຊັ່ນ: ການສອບຖາມຖານຂໍ້ມູນ ຫຼື ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ມີກະທູ້ດຽວ.
• ເວລາແຝງ : CPUs ເຊັ່ນ MTSC7215 excel ໃນໜ້າວຽກ inference latency ຕ່ຳ (ຕົວຢ່າງ, real-time recommendation engines), ໃນຂະນະທີ່ GPUs ຕ້ອງການ batching ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບສູງສຸດ.

ປະສິດທິພາບພະລັງງານ

GPUs ມີຊື່ສຽງສໍາລັບການບໍລິໂພກພະລັງງານສູງ (H100: ~ 700W ກັບ NVLink). MTSC7215s 250W TDP ເຮັດໃຫ້ມັນມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນສໍາລັບວຽກປະສົມທີ່ປະສົມ AI ກັບຄອມພິວເຕີແບບດັ້ງເດີມ.

ໃຊ້ Case Fit

• NVIDIA GPUs : ມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ AI ຂະຫນາດໃຫຍ່, ການຈໍາລອງທີ່ຊັບຊ້ອນ (ຕົວຢ່າງ, ນະໂຍບາຍດ້ານຂອງນ້ໍາ), ແລະການສະແດງຜົນ.
• MTSC7215 : ເຫມາະສໍາລັບຂອບ AI inference, ຫຸ່ນຍົນ, ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຊື່ອມໂຍງແຫນ້ນຂອງ CPU ແລະ AI ເລັ່ງ.

MTSC7215 ທຽບກັບ. AMD EPYC (Genoa/Zen 4)

ຄວາມຄ້າຍຄືກັນ ແລະຄວາມແຕກຕ່າງທາງສະຖາປັດຕະຍະກຳ

ໂປເຊດເຊີ AMDs EPYC Genoa, ໂດຍອີງໃສ່ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Zen 4, ສະເຫນີເຖິງ 96 cores ຕໍ່ຊັອກເກັດແລະນໍາພາໃນການປະຕິບັດຕໍ່ຫຼັກສໍາລັບຊິບ x86. ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ MTSC7215, ພວກເຂົາເນັ້ນຫນັກໃສ່ການນັບຫຼັກສູງແລະແບນວິດຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ DDR5.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສະຖາປັດຕະຍະກໍາແຂນ MTSC7215s ສະຫນອງຊຸດຄໍາແນະນໍາທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການປັບແຕ່ງ, ອຸທອນກັບອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ສ້າງສະຖາປັດຕະຍະກໍາໂດເມນ (DSAs).

ຕົວຊີ້ວັດປະສິດທິພາບ

• ຈຳນວນຫຼັກ : MTSC7215s 128 ແກນທຽບກັບ. EPYCs 96: ອະດີດຊະນະສໍາລັບຄວາມຂະຫນານດິບ.
• ຄໍາແນະນໍາຕໍ່ຮອບວຽນ (IPC) : Zen 4s IPC (~15% ສູງກວ່າ Zen 3) ອາດຈະເຮັດໃຫ້ EPYC ມີຂອບໃນໜ້າວຽກທີ່ມີກະທູ້ດຽວ.
• ໜ່ວຍຄວາມຈຳ ແລະ I/O : ທັງສອງຮອງຮັບ PCIe 5.0 ແລະ DDR5, ແຕ່ EPYCs 12-channel memory controllers outpace MTSC7215s 8-channel design ເລັກນ້ອຍ.

ປະສິດທິພາບພະລັງງານ

EPYCs 250320W TDP ແມ່ນທຽບໄດ້ກັບ MTSC7215, ເຖິງແມ່ນວ່າຊິບ AMDs ມັກຈະໃຫ້ປະສິດທິພາບທີ່ດີກວ່າຕໍ່ວັດໃນ x86 ສະເພາະວຽກ.

ໃຊ້ Case Fit

• EPYC : ຄອບຄອງໃນ virtualization, SAP HANA, ແລະສະພາບແວດລ້ອມ Windows Server.
• MTSC7215 : ອຸທອນກັບລະບົບນິເວດທີ່ປັບແຕ່ງດ້ວຍແຂນ (ເຊັ່ນ: ຜູ້ໃຊ້ AWS Graviton) ແລະແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຕ້ອງການຄວາມໜາແໜ້ນຂອງຫຼັກສູງ.

MTSC7215 ທຽບກັບ. Xilinx Versal Premium FPGAs

ຄວາມແຕກຕ່າງທາງສະຖາປັດຕະຍະກໍາ

FPGAs ເຊັ່ນ Xilinxs Versal Premium series ແມ່ນອຸປະກອນຕາມເຫດຜົນທີ່ສາມາດປັບຕັ້ງຄ່າໄດ້, ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດປັບແຕ່ງຮາດແວໃຫ້ກັບສູດການຄິດໄລ່ສະເພາະ. ພວກມັນດີເລີດໃນວຽກງານທີ່ຕ້ອງໃຊ້ທໍ່ແບບກຳນົດເອງ, ເຊັ່ນ: ການປະມວນຜົນສັນຍານ 5G ຫຼືການວິເຄາະແບບສົດໆ.

MTSC7215, ໃນຂະນະທີ່ສາມາດປັບຕົວຜ່ານຊອບແວໄດ້, ຂາດຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນລະດັບຮາດແວ FPGAs ແຕ່ສະຫນອງການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ງ່າຍຂຶ້ນຜ່ານ compilers ມາດຕະຖານ.

ຕົວຊີ້ວັດປະສິດທິພາບ

• ວຽກງານທີ່ກໍາຫນົດເອງ : FPGAs ສາມາດບັນລຸຜົນປະສິດທິພາບ 10x+ ຫຼາຍກວ່າ CPUs/GPUs ສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນ: ການເຂົ້າລະຫັດ ຫຼື genomics.
• ຄວາມງ່າຍຂອງການນໍາໃຊ້ : ຮູບແບບການຂຽນໂປຣແກຣມມາດຕະຖານ MTSC7215s (C/C++, Python) ແມ່ນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍກວ່າການພັດທະນາ FPGA (HDLs, Vitis toolchain).
• ເວລາແຝງ : ທັງສອງສ່ອງແສງຢູ່ໃນສະຖານະການ latency ຕໍ່າ, ແຕ່ FPGAs ຫລີກລ້ຽງ CPU ໃນວຽກງານຍ່ອຍ microsecond.

ປະສິດທິພາບພະລັງງານ

FPGAs ປົກກະຕິແລ້ວບໍລິໂພກ 50100W, ເຮັດໃຫ້ມັນມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກ່ວາ MTSC7215 ສໍາລັບວຽກງານ hyper-specialized. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ປະສິດທິພາບຕໍ່ວັດຂອງເຂົາເຈົ້າຫຼຸດລົງຖ້າຫາກວ່າ underutilized.

ໃຊ້ Case Fit

• Versal FPGAs : ເໝາະສຳລັບການບິນອະວະກາດ, ການປ້ອງກັນ, ແລະໂທລະຄົມບ່ອນທີ່ການປັບແຕ່ງແມ່ນສຳຄັນທີ່ສຸດ.
• MTSC7215 : ດີກວ່າສໍາລັບ HPC ທົ່ວໄປທີ່ມີການເລັ່ງ AI, ຫຼີກເວັ້ນຄວາມສັບສົນຂອງການຂຽນໂປລແກລມ FPGA.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງ: MTSC7215 ສ່ອງແສງຢູ່ໃສ?

ກໍລະນີສຶກສາ 1: ການວິນິດໄສການດູແລສຸຂະພາບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI

ການເລີ່ມຕົ້ນການຖ່າຍຮູບທາງການແພດໄດ້ໃຊ້ເຄື່ອງເລັ່ງລະບົບປະສາດແບບປະສົມປະສານ MTSC7215s ເພື່ອນຳໃຊ້ແບບຈໍາລອງການກວດຫາເນື້ອງອກໃນເວລາຈິງຢູ່ຂອບ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລ່າຊ້າລົງ 25% ໃນຂະນະທີ່ຕັດການໃຊ້ພະລັງງານໂດຍປັດໄຈສໍາຄັນເຄິ່ງໜຶ່ງສໍາລັບອຸປະກອນກວດຫາພະຍາດແບບພົກພາ.

ກໍລະນີສຶກສາ 2: Cloud-Native Data Centers

Hyperscaler ໄດ້ປ່ຽນແທນເຊີບເວີທີ່ອີງໃສ່ Intel ຂອງຕົນດ້ວຍ racks ທີ່ມີອຸປະກອນ MTSC7215, ບັນລຸການຫຼຸດຜ່ອນ 40% ໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເຮັດຄວາມເຢັນແລະເພີ່ມ 30% ຂອງການສົ່ງຕໍ່ສໍາລັບກຸ່ມ Kubernetes. ການເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Arm ກັບ Docker ແລະ Kubernetes ການເຮັດວຽກທີ່ດີຂຶ້ນ.

ກໍລະນີສຶກສາທີ 3: ພາຫະນະປົກຄອງຕົນເອງ

ໃນແອັບພລິເຄຊັນໃນລົດຍົນ, ຄວາມສາມາດໃນການປະມວນຜົນແບບສົດໆຂອງ MTSC7215s ໄດ້ເປີດໃຫ້ລະດັບ 4 autonomy ໂດຍການລວມເອົາຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ (LiDAR, radar, ກ້ອງຖ່າຍຮູບ) ດ້ວຍການ inferencing on-chip AI. ນີ້ຫຼຸດຜ່ອນການເອື່ອຍອີງ GPUs ພາຍນອກ, ເຮັດໃຫ້ລະບົບການຄຸ້ມຄອງຄວາມຮ້ອນຂອງຍານພາຫະນະງ່າຍຂຶ້ນ.

ສິ່ງທ້າທາຍ ແລະຂໍ້ຈຳກັດຂອງ MTSC7215

ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງມັນ, MTSC7215 ບໍ່ແມ່ນການແກ້ໄຂທົ່ວໄປ:
1. ລະບົບນິເວດຊອບແວ : ອາຍຸສູງສຸດຂອງຊອບແວດ້ານເຊີບເວີຂອງແຂນຊ້າກວ່າ x86. ບາງແອັບພລິເຄຊັນທີ່ເກົ່າແກ່ອາດຈະຕ້ອງການການລວບລວມຂໍ້ມູນຄືນໃໝ່ ຫຼືການຈຳລອງ.
2. ການປະຕິບັດເສັ້ນດ່ຽວ : ໃນຂະນະທີ່ປັບປຸງ, ມັນຍັງຕິດຕາມຊິບ x86 ທີ່ມີໂມງສູງໃນວຽກງານເຊັ່ນການດັດສະນີຖານຂໍ້ມູນ.
3. ການຮັບຮອງເອົາຕະຫຼາດ : Intel ແລະ AMD ຄອບຄອງສູນຂໍ້ມູນ; ການຍົກຍ້າຍພວກມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີລາຄາທີ່ຮຸກຮານແລະການຮ່ວມມືຂອງລະບົບນິເວດ.

ການເລືອກອົງປະກອບທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງເຈົ້າ

MTSC7215 ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງບາດກ້າວອັນກ້າຫານໃນການປະຕິບັດການດຸ່ນດ່ຽງ, ປະສິດທິພາບ, ແລະການປັບຕົວ. ມັນດີເລີດໃນ:
- ຈຳນວນວຽກຫຼັກຫຼາຍ (AI, ຂໍ້ມູນໃຫຍ່).
- ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຈຳກັດພະລັງງານ (ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ຂອບ​, ລະ​ບົບ Portable​)​.
- ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​ປະ​ສົມ​ ການປະສົມ CPU ແລະ AI ເລັ່ງ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ AI ບໍລິສຸດ, ແອັບຯວິສາຫະກິດແບບເກົ່າ, ຫຼືວຽກງານລະດັບ FPGA-latency ຕ່ໍາສຸດ, ທາງເລືອກຕ່າງໆເຊັ່ນ NVIDIA GPUs, Intel Xeons, ຫຼື Xilinx FPGAs ຍັງຄົງດີກວ່າ.

ໃນທີ່ສຸດ, ທາງເລືອກແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງທ່ານ:
- ເລືອກ MTSC7215 ຖ້າທ່ານຕ້ອງການການປັບຂະ ໜາດ, ຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ ສຳ ລັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ປັບປຸງ cloud-native ຫຼື AI.
- ເລືອກສໍາລັບ Xeon / EPYC ຖ້າຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ x86 ແລະການປະຕິບັດກະທູ້ດຽວແມ່ນບໍ່ສາມາດຕໍ່ລອງໄດ້.
- ໄປກັບ GPUs/FPGAs ສໍາ​ລັບ​ວຽກ​ງານ​ພິ​ເສດ​, ຜ່ານ​ສູງ​ທີ່​ຕ້ອງ​ການ​ຂອງ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ທຸກ​ອອນ​.

ໃນຂະນະທີ່ອຸດສາຫະກໍາ semiconductor ແຂ່ງຂັນໄປສູ່ຄອມພິວເຕີ້ທີ່ຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ, MTSC7215 ເປັນຕົວຢ່າງຂອງຍຸກໃຫມ່ທີ່ການປັບແຕ່ງແລະປະສິດທິພາບປົກຄອງສູງສຸດ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນສິ່ງຫຼັກໃນສູນຂໍ້ມູນຂອງມື້ອື່ນ ຫຼືເຄື່ອງຫຼິ້ນສະເພາະແມ່ນຂຶ້ນກັບວ່າມັນປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງ AI, ອຳນາດການປົກຄອງ ແລະນອກເໜືອໄປຈາກນັ້ນໄດ້ດີປານໃດ.