최근의 반도체 프로세스의 미세화를 견인한 “암호화폐 채굴시장”에서는 채굴용 반도체 전력성능이 채굴 수익에 직결되는 매우 쉽지 않은 비즈니스 모델이 성립되어 있습니다. TRIPLE-1은 2017년 2월부터 임호화폐 채굴용 ASIC(특정용도용IC) 개발로 키워온 최첨단 프로세스에 의한 설계력, 소비전력의 최적화, 수율개선 등의 코어 노하우를 활용하여, TSMC사 제조 7nm 프로세스를 채용한 Bitcoin 채굴용 ASIC의 최신 고성능판 『KAMIKAZE Ⅱ』, 및 시계 최첨단 5nm 프로세스를 채용한 딥러닝용 AI 프로세서 『GOKU』의 개발을 시작하였습니다.
초대 모델 『KAMIKAZE』에 탑재하지 않은 채굴성능을 향상시키는 커스텀 알고리즘인 『ASIC Boost』를 탑재함으로써, 더욱 고효율의 채굴 환경을 제공합니다. 또한 초저전력구동(공급전압 0.2V대)에 대응하여 소비전력을 대폭 저감할 것으로 예상하고 있습니다.
（ ※사진은 완성예정 이미지입니다. 실제와 다른 경우가 있습니다）
| KAMIKAZE | KAMIKAZE Ⅱ | |
|---|---|---|
| 프로세스 | TSMC 7nm | TSMC 7nm 개량 프로세스 |
| 다이 사이즈 | 3.5 × 3.9 mm | 3.0 × 9.0 mm |
| 패키징 | 7 × 7 mm FC-BGA | 7 × 12 mm FC-LGA |
| 전원전압 | 0.3 V 이하 | KAMIKAZE보다 더 저전압에서 구동 |
| 소비전력 | 1.2 W / chip | 6.7 W / chip |
| 해시레이트 | 23 GHs / chip | 240 GHs / chip |
| 전력효율 | 52 W / THs | 28 W / THs |
| ASIC Boost | 미탑재 | 탑재 |
※ KAMIKAZE：칩실역치, KAMIKAZEⅡ: 설계 타겟
종래의 제품(프로세스: 12nm)에 비하여, 동등성능에 대하여 소비전력을 10분의 1로 저감하는 것을 목표로 하고 있으며, 기존 제품에서는 생각할 수 없었던 저전력에서 동작이 가능하다는 특색을 갖고 있습니다.
인간 뇌에서 뉴론끼리 복잡하게 시냅시스가 서로 이어져 있는 구조와 마찬가지로, 딥러닝용 AI 프로세서에서는 더 많고 더 복잡한 코어간 통신이 중요하게 여겨지고 있습니다.
『GOKU』는 독자적인 회로설계기술을 활용하여 작은 연산유닛을 가능한 한 커다란 하나의 기판에 많이 배열하여 연산유닛간의 통신(인터커넥트)대역을 가능한 한 확보하도록 설계되어 있습니다.
사람의 뇌에 한 걸음 더 다가가는 것을 목표로 설계하고 있습니다.
（ ※사진은 완성예정 이미지입니다. 실제와 다른 경우가 있습니다 ）
| 프로세스 | 5nm |
|---|---|
| 소비전력 | 100 W |
| 피크성능(Half-precision) | 1 PFLOPS (1,000 TFLOPS) |
| 전력효율(Half-precision) | 10 TFLOPS / W |