AI/ML 卸载引擎

方案咨询
AI/ML 卸载引擎在数据中心环境中,成排的网络服务器构成了核心架构。鉴于数据中心环境可能存在的高温和密集特性,卸载引擎正越来越多地被部署以加速AI/ML应用的运行。SiTime的MEMS高精度定时解决方案提供了在AI/ML工作负载中所需的温度性能和稳定性。SiTime的网络同步器为复杂架构提供多个时钟输出,Super-TCXO在快速温度变化和气流环境下仍能保持出色的时钟稳定性。
您是否遇到以下挑战
挑战1
耐环境干扰

数据中心环境可能存在电磁干扰和振动等挑战,因此选择具有抗电源噪声、耐气流和耐热的晶振对于确保AI/ML卸载引擎的稳定运行至关重要。

挑战2
精度和稳定性

AI/ML工作负载需要高精度的时钟同步以确保数据集的正确性和一致性。选择具有高精度和低抖动性能的晶振至关重要。晶振的频率稳定性,尤其是其温度系数(如±1 ppb/°C),对于确保AI/ML卸载引擎在不同温度条件下的稳定运行至关重要。

挑战3
温度稳定性和可靠性

AI/ML卸载引擎通常在数据中心等可能炎热且密集的环境中运行,这意味着晶振需要在较高的温度下保持稳定的性能。例如,Super-TCXO能在快速温度上升和气流下提供出色的时钟稳定性,这对于AI/ML卸载引擎来说是一个重要特性。

产品优势
轻薄设计,易于使用

无需额外盖板或屏蔽

厚度≤1mm,轻松适配于卡板背面


现实环境中更加稳健

4倍优化的dF/dT性能,确保时钟精准无误

抗气流与高温

卓越的电源噪声免疫性

完整的MEMS时钟树

高精度MEMS Super-TCXO

网络同步时钟


产品框图


AI/ML 卸载引擎框图


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AI/ML 工作负载可通过专用硬件高效处理,例如基于 Nvidia 图形处理芯片的计算平台(举例来说)。

数据中心的另一个趋势是采用分布式计算。大型工作负载分布在拥有多个通用 CPU(英特尔或 ARM)

和本地内存的硬件机架上。因此,精确计时对于调度工作负载、保持数据集的正确性和一致性至关重要。AI/ML 卸载引擎是昂贵的资源,确保这些卸载引擎的高利用率是系统设计的关键目标。

产品对比
更好的Allan偏差
更好的抗振性
更好的频率斜率
更好的稳定性
产品应用




产品产品参数产品特性

网络同步时钟

SiT95148   1 ~ 220 MHz


  • 四路输入,十一路输出

  • 高达2 GHz的时钟输出频率

  • 集成相位抖动低至120 fs [1]

  • 可编程PLL环路带宽,范围从1 mHz至4 KHz

  • 数字频率控制

  • 工作温度范围:-40°C 至 +85°C

  • 9.0 x 9.0 mm封装


  • 支持多时钟域和多时钟输出,实现复杂的时钟架构

  • 抗振动和板弯能力提高10倍

温补振荡器

SiT5501   1 ~ 60 MHz


  • 频率稳定性高达±10 ppb

  • 温度稳定性±0.5 ppb/°C

  • 艾伦偏差仅为2x10-11

  • 工作温度范围:-40°C至105°C

  • 封装尺寸:7.0 x 5.0 mm


  • 确保恶劣环境下电信设备满足QoS要求


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