SambaNova 让高性能和受计算限制的机器学习变得简单且可扩展

充分挖掘计算机视觉、自然语言处理、推荐系统和其他人工智能驱动型应用的全部价值，目前还仅限于那些资源和人才最丰富的组织。                        

尽管大多数组织更愿意专注于研发、训练和运行其人工智能系统，但他们往往会采用 DIY 方法来构建机器学习基础架构，包括使用 GPU 和群集。完美集成硬件和软件组合可能需要数月的艰苦工作、专家研究，这会延长企业人工智能计划的价值实现时间。

SambaNova 致力于颠覆人工智能驱动型应用的开发和部署。 

SambaNova 减轻了构建机器学习基础架构的重担，为机器学习训练、推理和高性能计算提供更丰富的功能以及更高的效率。

SambaNova DataScale 是一款集成式软硬件系统平台，具有更完善化的算法和新一代流程。其核心是 SambaNova Reconfigurable Dataflow Unit (RDU)，这款芯片旨在让机器学习模型自由运行，而且没有可能妨碍传统计算模型的系统瓶颈。

瞻博网络 QFX5200 交换机构成了 DataScale 的网络交换矩阵，能为服务器和交换矩阵内的连接提供 100Gbps 接口。

最终，SambaNova 为机器学习工作负载释放了大量计算资源。一个机架系统可以提供超过千万亿次的浮点计算能力。而且对于偏爱云服务的组织，可以通过 SambaNova 的云服务提供商合作伙伴使用 SambaNova 数据流即服务。 

训练可检测癌症的计算机视觉模型可能需要处理数以千计的高分辨率图像。如果没有大量现成可用的带宽，图像质量以及人工智能模型的准确性就会降低。当人工智能帮助放射科医生理解患者的乳腺癌扫描，或是帮助急诊科医生快速诊断肺塌陷时，再微小的质量下降也可能会对病患照护产生极大的影响。

科学家和研究人员是最先体验到 SambaNova 专用人工智能基础架构优势的人群，但各行业的采用率都在不断提高，包括制造业和金融服务业。

劳伦斯利弗莫尔国家实验室和洛斯阿拉莫斯国家实验室利用搭载 SambaNova 技术的 Corona 超级计算机来加速人工智能和高性能计算工作负载，从而探索治疗新冠肺炎的药物。令人难以置信的是，该团队只用了一个周末便让 SambaNova 投入运转，内部测试显示其性能比传统的 GPU 架构高出 5 倍。 

美国阿贡国家实验室是 SambaNova 的另一家客户，该实验室仅用了 45 分钟就在 SambaNova 上建立并运行了第一个人工智能模型。其性能比单个 GPU 高出几个数量级，而且还有很大的进步空间。