机器学习

Atrevido内核，以其乱序执行调度引擎结合Gazzillion技术， 可以处理高分散数据，带有长内存延迟及高带宽内存系统，即目前典型的机器学习应用。

关键值存储

内存内缓存及关键值处理需要对您的内存子系统进行大量额外操作。

我们的Gazzillion Misses™技术特别适用于这些要求， 允许您以更少处理器内核保持全内存带宽。

推荐系统

Gazzillion技术特别为以下推荐系统而设计，作为数据中心机器学习的一个关键部件。

通过每个Atrevido对数百内存缺失的支持，您可以搭建一个平滑传递高分散数据到 计算引擎且无需大量硅片投资的SoC。

此外，双向乱序执行内核帮助加速推荐系统中并不太并行的部分。

分散数据/HPC

Gromacs? 稀疏矩阵? PDE? OMP? MPI? 多级并行? 全由您定!

HPC必须处理大型多维分散数据，并在多个级别支持异构并行。

Atrevido，拥有乱序执行及Gazzillion Misses™技术， 是HPC领域的绝佳匹配，无论是嵌入式HPC，Edge还是数据中心级别。