一年一度Hot Chips大會一向是微處理器設計師的重要聚會之一。在今年的活動上，圍繞在處理器設計師的熱門話題就是機器學習(ML)，反映出一場為新的AI工作負載打造新興處理器架構的競賽正熱烈展開。此外，隨著薪資飆漲，讓新創(chuàng)公司、大型芯片供應商及其客戶之間，開始陷于深度學習專業(yè)工程師的搶人大作戰(zhàn)。

新創(chuàng)公司Esperanto Technologies Inc.最近聘請了兩位來自特斯拉(Tesla)自動駕駛(Autopilot)部門的資深工程經理。David Glasco和Dan Bailey將加入Esperanto，帶領高階RISC-V核心和處理器工程團隊，負責深度學習和通用處理器開發(fā)任務。

新創(chuàng)公司Tachyum在Hot Chips大會介紹為其處理器擘劃的長遠目標——但也相當接近其競爭對手Esperanto。該公司將介紹一系列據稱性能更勝英特爾(Intel) Xeon的16-64核心SoC，以及一款水冷式64核心版本，支持用于人工智能(AI)的32 GBytes HBM3，預計在明年出樣。

賽靈思(Xilinx)將描述其75W FPGA，采用板載18x27 MAC數(shù)組、382Mbits SRAM和64GB DRAM，能以8位整數(shù)運算提供20TOPS運算效能，用于推論作業(yè)。此外，該公司還將介紹其首款Everest加速器，這款7nm芯片采用組織成不同數(shù)據流的向量核心，可用于AI、5G和其他處理器密集型任務，預計可在今年投片。

此外，Xilinx在上個月收購的中國新創(chuàng)公司深鑒科技(DeePhi Tech)，將介紹其最新版的AI核心和軟件優(yōu)化細節(jié)。在Hot Chips大會上，Xilinx顯示目前至少擁有三種獨立的AI架構，得以與英特爾的FPGA部門(已經取得微軟數(shù)據中心訂單)競爭。

在移動領域，Arm將深入探索其新的機器學習核心。這款GHz級的機器學習(ML)核心承諾可在卷積網絡上支持4TOPS，以及在7nm打造的2.5mm2芯片上實現(xiàn)3 TOPS/W性能。Google和三星(Samsung)將討論包括AI硬件的應用處理器。

此外，新創(chuàng)公司Mythic則介紹其內存處理器(processor-in-memory；PIM)架構。這種新興的架構據稱明年可望為嵌入式推論任務提供高階GPU性能。Nvidia則將為客戶提供其開放源碼的深度學習加速器，以及用于在云端訓練模型的GPU服務器。

針對日益熱門的AI領域，Esperanto最近從特斯拉挖角了兩名自動駕駛人才。David Glasco曾經是特斯拉自動駕駛SoC的架構與設計主管，將在Esperanto擔任工程副總裁。而原先負責自動駛硬件電路設計的Dan Bailey則擔任Esperanto的資深工程總監(jiān)。

今年，特斯拉似乎不斷地流失高階人才。除了因為特斯拉近來把重心放在生產新車型，同時，今年3月一場可能使用自動駕駛模式釀禍的意外也還在調查中。今年4月，英特爾也挖角了特斯拉前資深芯片設計師Jim Keller。

Tachyum將服務器軟件移植至其專有的高階SoC（來源：Hot Chips）

新加入Esperanto的兩位工程師都擁有十分資深的芯片設計背景。在加入特斯拉之前，Glasco曾任AMD服務器SoC資深總監(jiān)，還曾經在Nvidia任職超過12年。Bailey在加入特斯拉之前曾經是AMD資深研究員，深入研究過從Digital Equipment的Alpha之后的各種處理器。

去年11月，Esperanto在RISC-V大會上首度亮相。當時，Esperanto首席執(zhí)行官Dave表示，該公司正在開發(fā)兩款RISC-V核心和兩款SoC，其中至少有一款將采用7nm技術工藝。搭載Maxion核心的16核心芯片瞄準單線程性能，而使用Minion核心的4,096核心芯片則在每顆核心中加進了一個向量單元，旨在實現(xiàn)最佳的每瓦性能。