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Quadric Chimera GPNPU是一款高性能神经处理单元，专为设备上的人工智能计算而设计。它通过运行所有类型的机器学习网络（包括经典主干网、视觉转换器和大语言模型）来简化SoC硬件设计和软件编程。Chimera GPNPU在一个执行管道中同时处理矩阵和向量运算以及标量代码的能力，提供了更快的上市时间和高效的新ML模型移植。

主要特点：

1. 更快的移植：Quadric Chimera GPNPU能够更快的移植任何机器学习模型，而无需在不同的处理器之间人为地划分应用程序代码。

2. 运行所有内容：这款可授权处理器运行所有类型的模型，从经典主干网到视觉转换器和大语言模型（LLM）。

3. 可扩展性：Chimera GPNPU在单个内核中从 1 到 16 TOPS 进行扩展，多内核选项扩展到 100 TOPS 以上。

用例：

1. SoC 设计简化：通过为 ML 推理以及预处理和后处理提供一个架构，Chimera GPNPU 简化了片上系统 (SoC) 硬件设计和软件编程。

2. 快速上市：快速移植新 ML 模型的能力使开发人员能够更快地将产品推向市场。

3. 多功能模型支持：从计算机视觉任务中使用的传统主干网到用于自然语言处理的高级基于转换器的架构，Chimera GPNPU 支持广泛的机器学习应用程序。

结论：

Quadric Chimera GPNPU 提供高性能机器学习推理功能，同时简化 SoC 设计和开发流程。它在不进行人工代码分区的情况下运行各种类型的 ML 模型的能力，使其成为寻求其 AI 驱动应用程序中的效率和灵活性的开发人员的有吸引力的选择。凭借从单核到多核配置的可扩展性选项，Chimera GPNPU 为加速边缘设备上的 AI 计算提供了一个强大的解决方案。