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SiTime晶振中用于 AI/ML 卸载引擎的MEMS时序
AI/ML 卸载引擎
卸载引擎越来越多地被部署，以加速 AI/ML 应用程序在可能很热和密集的数据中心环境中。SiTime晶振的 MEMS 精密计时解决方案可提供为 AI/ML 工作负载提供时钟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。SiTime的 Super-TCXO 在快速温度斜坡和气流下提供出色的时钟稳定性。
SiTime MEMS 定时优势
一、完整的 MEMS 时钟树
精密 MEMS Super-TCXO
网络同步器
二、在实际条件下更坚固
dF/dT 提高 4 倍，实现精确时钟
耐气流和高温
抗电源噪声
三、外形轻薄，易于使用
无盖板或屏蔽层
≤1 毫米薄，适合卡片背面
数据中心应用程序中的 AI/ML（人工智能/机器学习）工作负载越来越多地被卸载到基于 FPGA 的灵活子系统。与基于 GPU 的系统相比，这些基于 FPGA 的 AI/ML 卸载引擎具有更高的功能和计算效率。
卸载引擎是用于非常特定的计算需求的专用硬件平台。在数据中心，越来越多地部署卸载引擎以加速 AI/ML 应用程序。云计算自然而然地实现了大型数据集的聚合。采用 AI 和 ML 技术来加快数据分析或寻找现有数据的新应用的速度不断加快。
SiTime 网络同步器产品以及精密 TCXO 和 OCXO晶振 是在部署 AI/ML 卸载引擎的数据中心实现精确计时的关键技术推动因素。
AI/ML 工作负载可以通过专用硬件（例如基于 Nvidia 图形处理芯片的计算平台）进行高效处理。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具有多个通用 CPU（来自 Intel 或 ARM）和本地内存的硬件机架上。因此，精确的计时对于安排工作负载和保持数据集的正确性和连贯性至关重要。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一个关键的系统设计目标。
卸载引擎越来越多地被部署，以加速 AI/ML 应用程序在可能很热和密集的数据中心环境中。SiTime晶振的 MEMS 精密计时解决方案可提供为 AI/ML 工作负载提供时钟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。SiTime的 Super-TCXO 在快速温度斜坡和气流下提供出色的时钟稳定性。
SiTime MEMS 定时优势
一、完整的 MEMS 时钟树
精密 MEMS Super-TCXO
网络同步器
二、在实际条件下更坚固
dF/dT 提高 4 倍，实现精确时钟
耐气流和高温
抗电源噪声
三、外形轻薄，易于使用
无盖板或屏蔽层
≤1 毫米薄，适合卡片背面
数据中心应用程序中的 AI/ML（人工智能/机器学习）工作负载越来越多地被卸载到基于 FPGA 的灵活子系统。与基于 GPU 的系统相比，这些基于 FPGA 的 AI/ML 卸载引擎具有更高的功能和计算效率。
卸载引擎是用于非常特定的计算需求的专用硬件平台。在数据中心，越来越多地部署卸载引擎以加速 AI/ML 应用程序。云计算自然而然地实现了大型数据集的聚合。采用 AI 和 ML 技术来加快数据分析或寻找现有数据的新应用的速度不断加快。
SiTime 网络同步器产品以及精密 TCXO 和 OCXO晶振 是在部署 AI/ML 卸载引擎的数据中心实现精确计时的关键技术推动因素。
AI/ML 工作负载可以通过专用硬件（例如基于 Nvidia 图形处理芯片的计算平台）进行高效处理。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具有多个通用 CPU（来自 Intel 或 ARM）和本地内存的硬件机架上。因此，精确的计时对于安排工作负载和保持数据集的正确性和连贯性至关重要。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一个关键的系统设计目标。
用于 AI/ML 卸载引擎的 MEMS 时序
| 设备 | 主要特点 | 关键价值 |
|
网络同步器 SiT95148 1 至 220 MHz |
4 个输入，11 个输出 高达 2 GHz 的时钟输出频率 120 帧率集成相位抖动 可编程 PLL 环路带宽，1 mHz 至 4 KHz 数字频率控制 -40°C 至 +85°C 9.0 x 9.0 mm 封装 |
多个 clock domains、多个 clock output 支持复杂的 clock architecture 抗振动和电路板弯曲能力提高 10 倍 |
|
超级 TCXO晶振 SiT5501 1 至 60 MHz |
±10 ppb 稳定性 ±0.5 ppb/°C 2x10-11Allan 偏差 -40°C 至 105°C 7.0 x 5.0 mm 封装 |
确保在恶劣环境中的电信设备中满足 QoS 要求 |
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