Una startup china de GPU recibi\u00f3 una inversi\u00f3n del pa\u00eds para desarrollar chips que tengan compatibilidad con los modelos de programaci\u00f3n CUDA y OpenCL de NVIDIA.<\/p>\n
Empresa emergente de China en camino a desarrollar GPU compatibles con NVIDIA y CUDA despu\u00e9s de obtener fondos del Fondo de Inversi\u00f3n en Internet de China<\/h2>\n
La startup con sede en Shangh\u00e1i, Denglin, se fund\u00f3 en 2017 y ahora recibi\u00f3 fondos del CIIF (Fondo de Inversi\u00f3n en Internet de China), que tambi\u00e9n fue iniciado conjuntamente por la Administraci\u00f3n Estatal del Ciberespacio de China y el Ministerio de Finanzas para desarrollar chips para el mercado nacional. que son compatibles con CUDA y OpenCL. Los chips se usar\u00e1n principalmente para el uso de GPGPU, pero se pueden usar m\u00e1s en mercados m\u00e1s premium como HPC e IA despu\u00e9s de que su desarrollo sea exitoso.<\/p>\n
Denglin desarrollar\u00e1 sus chips en la tecnolog\u00eda GPU+ que, seg\u00fan se dice, ofrece una arquitectura inform\u00e1tica heterog\u00e9nea en el chip definida por software y ser\u00e1 compatible con CUDA y OpenCL, informa JonPeddie.<\/p>\n En cuanto a la l\u00ednea de productos, el fabricante de GPU con sede en China present\u00f3 inicialmente cuatro productos que iban desde juegos hasta entrenamiento de IA. La mejor soluci\u00f3n es el chip Goldwasser, que est\u00e1 dise\u00f1ado para la aceleraci\u00f3n de c\u00f3mputo basada en IA y obtendr\u00e1 plataformas de computaci\u00f3n en la nube y de borde. El UL32 y el UL64 son soluciones de 10-15 W que ofrecen hasta 64 TOP INT8 y 16 TFLOP FP16 de c\u00f3mputo con soporte de hasta 16 GB de memoria y codificaci\u00f3n de video de 64 canales a 1080P@30FPS.<\/p>\n La compa\u00f1\u00eda afirma que sus GPU de segunda generaci\u00f3n se terminaron en 2022 y se espera una producci\u00f3n en masa este a\u00f1o. Las nuevas GPU ofrecer\u00e1n una ganancia de rendimiento de 3 a 5 veces en los modelos basados \u200b\u200ben transformadores y reducir\u00e1n en gran medida el costo del hardware en cargas de trabajo como ChatGPT e IA generativa.<\/p>\n Un fabricante de chips que ofrece capacidades de programaci\u00f3n CUDA y GPU de alta gama para procesamiento de IA puede ser un gran negocio para el mercado interno de China. Si bien NVIDIA e Intel est\u00e1n presionando para suministrar m\u00e1s chips dentro del pa\u00eds, los aceleradores en s\u00ed mismos son variantes reducidas de lo que est\u00e1 disponible en otras regiones debido a las restricciones basadas en EE. UU. Adem\u00e1s, cada vez es m\u00e1s dif\u00edcil adquirir estos chips debido a la creciente demanda y los costos m\u00e1s altos con una GPU H800 con un precio superior a 250 000 RMB o m\u00e1s de $ 35 000 USD.<\/p>\n Actualmente, hay 13 desarrolladores de GPU en China y tendremos que esperar y ver si Denglin realmente puede sacar estos chips al mercado o si terminar\u00edan con el mismo destino que Biren Tech, que estaba a punto de convertirse en un importante fabricante de GPU. y compiti\u00f3 contra NVIDIA dentro del segmento HPC, pero finalmente no vio ning\u00fan progreso debido a las regulaciones de EE. UU.<\/p>\n![](\"https:\/\/cdn.wccftech.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/Google_banner-300x250-1.jpg\")
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\n Especificaci\u00f3n<\/td>\n Agua de oro UL32<\/td>\n Goldwaser UL64<\/td>\n<\/tr>\n \n El consumo de energ\u00eda<\/td>\n 10W<\/td>\n 15W<\/td>\n<\/tr>\n \n Interfaz<\/td>\n MXM3.1<\/td>\n MXM3.1<\/td>\n<\/tr>\n \n INT8<\/td>\n 32 PARTES SUPERIORES<\/td>\n 64 PARTES SUPERIORES<\/td>\n<\/tr>\n \n FP16<\/td>\n 8 TFLOPS<\/td>\n 16 TFLOPS<\/td>\n<\/tr>\n \n Decodificaci\u00f3n de v\u00eddeo (H.264\/H.265)<\/td>\n 32 canales, 1080p@30FPS<\/td>\n 64 canales, 1080p@30FPS<\/td>\n<\/tr>\n \n Memoria (configurable)<\/td>\n 4G\/8G\/16G<\/td>\n 4G\/8G\/16G<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n ![\"\"](\"https:\/\/cdn.wccftech.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/China-CUDA-GPU-Denglin-NVIDIA-Rival-_2-g-standard-scale-2_00x-Custom.png\")
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