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Quadric 的 Chimera GPNPU 是一款高性能神經處理單元，專為裝置端人工智慧運算而設計。透過執行所有類型的機器學習網路，包含傳統的主幹網路、視覺變壓器和大型語言模型，簡化 SoC 硬體設計和軟體程式設計。Chimera GPNPU 具備在單一執行管線中處理矩陣和向量運算，以及標量程式碼的功能，可提供更快的上市時間並有效移植新的機器學習模型。

主要特色：

1. 更快的移植：Quadric Chimera GPNPU 可更快地移植任何機器學習模型，而無需在不同的處理器之間人工分割應用程式程式碼。

2. 執行所有內容：此可授權處理器執行所有類型的模型，從傳統主幹網路到視覺變壓器和大語言模型 (LLM)。

3. 可擴充性：Chimera GPNPU 可在單一核心進行 1 到 16 TOP 的擴充，多核心選項可擴充到 100 TOP 以上。

使用案例：

1. 簡化 SoC 設計：Chimera GPNPU 透過提供一個架構來進行機器學習推理加上前後處理，簡化系統單晶片 (SoC) 硬體設計和軟體程式設計。

2. 縮短上市時間：快速移植新的機器學習模型的能力讓開發人員可以更快地將其產品推向市場。

3. 多功能模型支援：Chimera GPNPU 支援各種機器學習應用，從電腦視覺任務中使用的傳統主幹網路到用於自然語言處理的高級變壓器架構。

結論：

Quadric Chimera GPNPU 提供高性能機器學習推理功能，同時簡化 SoC 設計和開發流程。它具備執行各種機器學習模型的能力，而無需進行人工程式碼分割，這使其成為開發人員在以人工智慧為基礎的應用程式中尋求效率和彈性的理想選擇。Chimera GPNPU 的可擴充性選項涵蓋單核心到多核心組態，針對在邊緣裝置上加速人工智慧運算提供強大的解決方案。