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Hacker News · AI· Engineercom·· 21 小时前AI 评分20

H-HPU 架构在基准测试中实现网络直径降低 41.9% 与延迟减少 53.7%

H-HPU: Hexagonal NoC and Closed-Loop Control for Relational AI

AI 摘要

H-HPU(Hexagonal NoC)架构在 1024 节点层级负载基准测试中,将网络直径从 62 跳降至 36 跳,平均延迟从 21.4 周期降至 9.9 周期。该架构通过 H6-NoC 拓扑和 HARC 闭环控制,使双切带宽提升 130.9%,缓存一致性消息开销降低 99.7%。验证结果显示其能有效避免队列饱和并维持内存压力稳定。

来源:Hacker News · AI · github.com