لقد أشعلت طفرة AIGC النموذج الكبير ، كما أشعلت مسار شرائح الذكاء الاصطناعي بالكامل. ومع ذلك ، فإن أكثر من استفاد هو Nvidia ، التي تمتلك رقائق AI عالية الأداء. باعتبارها الأجهزة الضرورية لتدريب الذكاء الاصطناعي ، تحظى رقائق Nvidia المتطورة بشعبية كبيرة ، وحتى "يصعب العثور على بطاقة واحدة".
ذكرت صحيفة "فاينانشيال تايمز" البريطانية هذا الأسبوع أنه من أجل ضمان النصر في "حرب 100 موديل" ، قام عمالقة الإنترنت بتمثيل بايدو وتينسنت وعلي بابا وبيت دانس بوضع طلب كبير بقيمة 5 مليارات دولار أمريكي مع Nvidia في نفس واحد. للتنافس على رقائق AI عالية الأداء. في الواقع ، ليس فقط الشركات الصينية ، ولكن أيضًا الشركات الأجنبية مثل OpenAI و Google و META و Amazon وما إلى ذلك ، تعتمد جميع الشركات العاملة في الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل كبير على شرائح الذكاء الاصطناعي من Nvidia للتدريب.
وفقًا للإحصاءات ، في الوقت الحالي ، احتلت Nvidia 80٪ إلى 95٪ من سوق رقائق الحوسبة العالمية للذكاء الاصطناعي. جلب الاحتكار المطلق للسوق فوائد ضخمة لشركة Nvidia. منذ بداية عام 2023 ، ارتفع سهم Nvidia بنسبة 170 ٪. في غضون أسبوع واحد فقط بعد أن أصدرت Nvidia تقريرها المالي للربع الأول من عام 2023 ، ارتفع سعر سهمها بأكثر من 25٪. اعتبارًا من نهاية شهر مايو ، وصل سعر سهم ** Nvidia ** إلى مستوى قياسي بلغ 419.38 دولارًا أمريكيًا في وقت ما ، مما يجعلها أول شركة شرائح في العالم تجاوزت قيمتها السوقية تريليون دولار أمريكي. **
** تحدي Nvidia ، جمع هذا اليونيكورن 100 مليون دولار أخرى **
حيثما يوجد احتكار ، يكون هناك متنافسون. Tenstorrent ، شركة كندية ناشئة في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي ، هي شركة متطورة تجرؤ على تحدي العمالقة.
* شريحة الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Tenstorrent (الصورة من tomshardware.com) *
ذكرت وكالة رويترز مؤخرًا أن Tenstorrent نجحت في جمع 100 مليون دولار من أموال الاستثمار من مجموعة Hyundai Motor Group و Samsung. سيتم استخدام الأموال لتغطية نفقات فريق البحث والتطوير والاستثمارات ، مثل تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي (Chiplets) ، وصياغة خارطة طريق برنامج التعلم الآلي.
هذه الجولة من التمويل هي الجولة السابعة من تمويل Tenstorrent حتى الآن. على عكس الماضي ، فإن مصدر هذه الجولة من التمويل ليس من مؤسسات رأس المال الاستثماري التقليدية ، ولكن من أصحاب المصلحة مثل Hyundai و Samsung.
ينقسم تمويل هذه الجولة إلى ثلاث شرائح: 30 مليون دولار من مجموعة هيونداي موتور ، و 20 مليون دولار من كيا موتورز ، و 50 مليون دولار من صندوق كاتاليست سامسونغ ومستثمرين آخرين ، بما في ذلك فيديليتي فينتشرز ، إكليبس فينتشرز ، إيبيك كابيتال ومافريك كابيتال وآخرون.
قبل هذه الجولة من التمويل ، جمعت Tenstorrent 234.5 مليون دولار وقيمتها مليار دولار ، مما جعلها شركة يونيكورن مغرورة. حتى الآن ، جمعت Tenstorrent ما مجموعه أكثر من 350 مليون دولار أمريكي ، ومن المتوقع أن يرتفع التقييم الأخير إلى أكثر من 1.4 مليار دولار أمريكي.
قال هيونغ-سو كيم ، نائب الرئيس التنفيذي ورئيس مكتب الإستراتيجية العالمية (GSO) في مجموعة هيونداي موتور: "إن إمكانات النمو المرتفعة التي توفرها Tenstorrent وشرائح الذكاء الاصطناعي عالية الأداء ستساعد المجموعة على تأمين تقنيات تنافسية للتنقل في المستقبل. من خلال هذا الاستثمار تأمل المجموعة في تطوير وتحسين تكنولوجيا أشباه الموصلات المتمايزة للمساعدة في تطوير السيارات الذكية في المستقبل ، وفي نفس الوقت تعزيز القدرات الداخلية لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ".
كما أشار ماركو تشيساري ، نائب الرئيس التنفيذي لشركة Samsung Electronics ورئيس مركز سامسونج لابتكار أشباه الموصلات ، إلى أن "تقنية Tenstorrent الرائدة في الصناعة والقيادة التنفيذية وخريطة الطريق القوية دفعتنا إلى المشاركة في قيادة هذه الجولة من التمويل. نحن متحمسون حول فرصة الشراكة مع Tenstorrent. "، لتسريع الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة."
بالإضافة إلى تأكيد هذه الشركة المتطورة ، فإن ما جذب انتباه شركاء الصناعة والمستثمرين في الواقع هو إضافة Jim Keller ، الأسطورة في مجال الرقائق.
** اقضي على القوي وساعد الضعيف ، يطلق الناس عليهم لقب Silicon Valley Ranger **
بالنسبة لجيم كيلر ، ربما لم يسمع به معظم الناس ، ولكن إذا تم ذكر اسمه في صناعة الرقائق ، أعتقد أن الكثير من الناس سوف يعتبرونه "إلهًا". يعمل في هذه الصناعة منذ ما يقرب من 40 عامًا وقد دعم عمالقة التكنولوجيا مثل AMD و Intel و Apple و Tesla. سخر بعض الأشخاص في الصناعة من أنه كان يهتم بالتنمية المتوازنة لصناعة الرقائق ، لذلك أطلق عليه "Silicon Valley Ranger".
في عام 1984 ، كرس جيم كيلر نفسه لصناعة الرقائق بعد حصوله على درجة البكالوريوس في الهندسة الكهربائية من جامعة ولاية بنسلفانيا. على الرغم من أنه لم يدرس للدراسات العليا ، إلا أنه كان موهوبًا للغاية واعتمد على قوته للازدهار في صناعة الرقائق حيث لم يكن هناك سوى مواهب متعلمة تعليماً عالياً ، وكان قادراً على "السير بشكل جانبي" بين عمالقة الرقائق الكبرى ، مما جعله أسطورة جيله.
بعد التخرج ، انضم Jim Keller لأول مرة إلى DEC ، التي كانت في دائرة الضوء في ذلك الوقت ، وعمل هناك لمدة 15 عامًا. خلال هذه الفترة ، تغير جيم كيلر تدريجيًا من مبتدئ في مجال الرقائق إلى مهندس شرائح يمكنه أن يلعب دوره الخاص. شارك وقاد تصميم معالجات Alpha 21164 و 21264 ، والتي كان لها تأثير عميق على العديد من المهندسين المعماريين والمصممين في المستقبل.
بعد مغادرة DEC ، بدأ Jim Keller حياته في تصميم الرقائق. في عام 1998 ، انضم إلى AMD ، وساعد في تطوير معالج AMD Athlon (K7) ، وعمل كمهندس للمعالج K8. من خلال بنية K8 ، تتمتع AMD بالقوة للتنافس مع Intel للمرة الأولى. في الوقت نفسه ، شارك في التصميم المعماري لـ X86-64 ، مما جعل AMD تتفوق على Intel في المسار التقني لأول مرة. اثنان من الإنجازات جعل جيم كيلر مشهوراً.
في عام 2008 ، استحوذت شركة Apple على PA Semi ، ودخل Jim Keller بشكل طبيعي إلى Apple وشارك في تصميم رقائق Apple المطورة ذاتيًا. خلال فترة عمله ، قاد تصميم المعالجات المحمولة من جيلين A4 و A5 ، والتي تم تطبيقها على iPhone 4 / 4s و iPad / iPad2 وغيرها من الأجهزة ، وأصبحت نقطة الانطلاق لرقائق Apple المطورة ذاتيًا. يقال أن جوبز راضٍ جدًا عن هاتين الرقائق المطوّرتين ذاتيًا. نظرًا لأن iPhone 3 استخدم رقائق Samsung من قبل ، فإن خطوة كبيرة للأمام بالنسبة لـ Jobs لتكون قادرة على استخدام رقائق مخصصة ذاتية الصنع. لكن جيم كيلر لم يفوت الإنجازات ، فعندما كانت رقائق السلسلة A من Apple ساخنة ، اختار العودة إلى AMD.
في عام 2012 ، كانت AMD متخلفة جدًا عن Intel في تصميم معالج الكمبيوتر الشخصي. قرر Jim Keller العودة إلى ناديه القديم المهزوم وقاد عملية تطوير معمارية دقيقة ثورية أطلق عليها اسم Zen (Zen). زعمت بنية Zen أنها تزيد من أداء معالجات AMD بنسبة 40٪ ، لكن الكثير من الناس لم يصدقوها في ذلك الوقت ، معتقدين أنها كانت مبالغة ، لكن الحقائق أثبتت كل شيء. لقد أصبحت Zen أشهر هندسة معمارية في تاريخ AMD ، حيث قلبت المد بضربة واحدة وساعدت AMD على استعادة مكانتها الرائدة في السوق في معالجات x86-64 المتطورة. كما فاز جيم كيلر بسمعة "والد زين".
في عام 2015 ، تقاعد جيم كيلر مرة أخرى وترك AMD. وهذه المرة سينضم إلى Tesla لمساعدة Elon Musk. بعد العمل في Tesla لمدة ثلاث سنوات ، طور وصمم شريحة AI للقيادة الذاتية - Autopilot ، والتي قيل إنها شحنت مليون وحدة ، مما أنشأ أساسًا للأجهزة لشركة Tesla لتحقيق القيادة الذاتية بالكامل.
في عام 2018 ، في مواجهة شركة Intel ، التي فقدت مكانتها الرائدة في صناعة الرقائق ، عاد Jim Keller لمساعدته مرة أخرى. شغل منصب نائب الرئيس الأول ، حيث قاد البحث والتطوير لهندسة NGC لمشروع الاستكشاف الحدودي ، وذلك للتخطيط للمستقبل للسنوات العشر القادمة. يقال أنه في Intel ، قاد ما يصل إلى 10000 مهندس ، ومن المقدر أنه لن يتمكن أحد من تحطيم هذا الرقم القياسي.
عندما يحين الوقت لعام 2021 ، تقتل Nvidia جميع الأطراف بشريحة A100 (شريحة الذكاء الاصطناعي الأعلى أداءً في الصناعة في ذلك الوقت) ، ولا يوجد خصم. لكن "الحارس" لم يستطع تحمل الرمال في عينيه. قرر Jim Keller ترك Intel للانخراط في رقائق AI ، لذلك انضم إلى شركة Tenstorrent المذكورة أعلاه ويشغل حاليًا منصب الرئيس التنفيذي.
انطلاقا من سيرته الذاتية ، شارك Jim Keller في البحث وتطوير الرقائق بمجموعات تعليمات مختلفة مثل Alpha و MIPS و X86 و AI و ARM لما يقرب من 40 عامًا. ويمكن القول إنه مر بجميع مجموعات التعليمات السائدة . منذ انضمامه إلى Tenstorrent ، ساعد الشركة بسرعة في بناء سمعة طيبة في صناعة شرائح الذكاء الاصطناعي محاطًا بأعداء أقوياء ، وجمع التمويل. وأعتقد أن له علاقة بمشاركة سيد تصميم الشرائح هذا.
** لا تخاف العجول حديثي الولادة من النمور ، فتدخل رقائق الذكاء الاصطناعي في المنافسين **
تأسست Tenstorrent في عام 2016 من قبل AMD Ljubisa Bajic و Milos Trajkovic و Ivan Hamer. مع حوالي 70 موظفًا في تورنتو وأوستن ، فهي "شركة صغيرة" حقيقية. ومع ذلك ، فإن جميع الأعضاء الرئيسيين في الشركة لديهم خلفية في تصميم الرقائق ، ويمكن حتى تسميتهم "فريق تصميم الرقائق". بالإضافة إلى Jim Keller المقدم أعلاه ، كان المؤسس Ljubisa Bajic مهندسًا أول في Nvidia و AMD ، لكنه أعلن الآن تقاعده وتحول للعمل كمستشار ، وسيواصل استكشاف حلول الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.
راجا كودوري ، زميل سابق لكبير المهندسين المعماريين السابقين لجيم كيلر في شركة إنتل ، انضم أيضًا إلى مجلس إدارة Tenstorrent. لقد قدمت العديد من المساهمات في تقنية Intel والهندسة المعمارية ، خاصة في تقديم 3 خطوط إنتاج جديدة لأعمال الرسومات عالية الأداء إلى السوق في عام 2022. "إنه أحد الأشخاص القلائل في الصناعة الذين يفهمون جميع جوانب وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات والذكاء الاصطناعي وأعمال أشباه الموصلات ، وهو أحد الأصول العظيمة لنمو أعمال Tenstorrent." قدم Jim Keller.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن المهندس المعماري الرئيسي لـ Tenstorrent Ascalon هو Wei-Han Lien ، الذي كان أحد المصممين المسؤولين عن الهندسة المعمارية المصغرة لوحدة المعالجة المركزية "الواسعة" من Apple ، والتي يمكنها تنفيذ ما يصل إلى 8 تعليمات في كل ساعة. على سبيل المثال ، تتميز A14 و M1 SoCs من Apple بثمانية نوى واسعة وعالية الأداء لوحدة المعالجة المركزية Firestorm ، وبعد عامين من تقديمها ، لا تزال من بين أكثر التصاميم كفاءة في استخدام الطاقة في الصناعة. قد يكون Lien واحدًا من أفضل الخبراء في الهندسة الدقيقة "الواسعة" لوحدة المعالجة المركزية في الصناعة ، ويقال إنه مصمم المعالج الوحيد الذي قاد فريقًا من المهندسين لتطوير نواة وحدة المعالجة المركزية عالية الأداء RISC-V بثمانية عريضة.
بعد فهم العمود الفقري للفريق ، دعنا نلقي نظرة على منتجات Tenstorrent. إنهم يخططون لتطوير رقائق RISC-V و AI في شكل تصميمات غير متجانسة و Chiplet. في الوقت الحاضر ، طورت Tenstorrenst رقائق Grayskull و Wormhole على أساس معالجة 12 نانومتر ، مع قوة حوسبة FP8 تصل إلى 328TFlops. من بينها ، يحتوي Grayskull على 120 مركزًا مخصصًا ، مع مجموعة نواة معالجة TENSIX قوية ، كل نواة من TENSIX لها وظائف أمامية قابلة للبرمجة ومتعددة الخيوط ، ومحرك حوسبة مصفوفة عالية الكفاءة والطاقة ؛ محرك SIMD قوي ومرن ، إلخ. . ستطلق الشركة أيضًا شريحة الكمبيوتر ML Black Hole المستقلة في المستقبل القريب ، والتي تم إنشاؤها باستخدام عملية 6 نانومتر واستنادًا إلى بنية SiFive RISC-V X-280 للحوسبة غير المتجانسة ، والتي من المقرر إطلاقها هذا العام. وفي الوقت نفسه ، فإن مجموعة البرامج بأكملها تتكون فقط من حوالي 50000 سطر من التعليمات البرمجية. على عكس معظم الدوائر المتكاملة الأخرى الخاصة بالذكاء الاصطناعي (ASICs) التي تتطلب عملية تطوير مخصصة ، فإن Tenstorrent قابل للتكيف ومرن للغاية ، ويدعم جميع سلاسل الأدوات والأطر وأوقات التشغيل الرئيسية. لذا فإن أكبر ميزة لـ Nvidia ، والتي يسهل تطويرها للغاية ، يتم تحديها.
فيما يتعلق بشرائح الذكاء الاصطناعي عالية الأداء ، تخطط Tenstorrent لإطلاق تصميم عالي الأداء قابل للتكوين بدرجة عالية يمكن مقارنته بأحدث منصة GH200 Grace Hopper من Nvidia في عام 2024 من خلال مزيج من رقائق وحدة المعالجة المركزية 3 نانومتر ورقائق ML / AI. هناك 16 نواة على جانب وحدة المعالجة المركزية ، بينما تحتوي شريحة AI على 40 نواة. تحتوي كل من مجموعة شرائح AI وشريحة وحدة المعالجة المركزية على أربع شرائح ذاكرة ، والشريحة بأكملها متصلة بشريحة الإدخال / الإخراج لتوسيع الوظائف مثل PCIe.
وفقًا لجيم كيلر ، ** هدف Tenstorrent هو أن تكون أرخص بخمس إلى 10 مرات من أنظمة معالجة الرسومات ذات الأداء المماثل. ** نستخدم نطاقًا تردديًا أقل بكثير للذاكرة نظرًا لأن لدينا مترجم رسومات وبنيتنا هي آلة لتدفق البيانات أكثر من وحدة معالجة الرسومات (GPU) ، لذلك يتم إرسال البيانات من عنصر معالجة إلى آخر بسرعة كبيرة. هذا يتجنب استخدام مداخلات السيليكون HBM باهظة الثمن. في الوقت نفسه ، تحتوي رقائقنا على منافذ شبكة ، مما يساعد على تكوين مجموعات صفيف واسعة النطاق من خلال كبلات الشبكة للتوسع الأفقي دون استخدام محولات أخرى. من الناحية الفنية ، هذا هو أحد الأسباب التي تجعل نهجنا أرخص من نهج Nvidia. بالإضافة إلى ذلك ، ندعم أيضًا نقل ترخيص التكنولوجيا المفتوحة ، وهو أمر مناسب للجميع لبناء بيئة.
** بدأ مسار رقاقة الذكاء الاصطناعي في اتجاه جديد ، وهو عدد اللاعبين المحليين **
على الرغم من أنه لا ينبغي الاستهانة بالمنافسين ، لا تزال Nvidia تحتل مكانة رائدة مطلقة في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي ، حيث تحتل الغالبية العظمى من حصة السوق في سيناريوهات التدريب السحابي والتفكير المنطقي. بالإضافة إلى Nvidia ، هناك AMD و Intel. ومع ذلك ، مع التطور النشط لبلدنا ، دخلت العديد من الشركات المحلية هذا المسار في السنوات الأخيرة وأحرزت تقدمًا تدريجيًا.
وفقًا لتوقعات IDC ، سيحافظ حجم قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي في الصين على النمو السريع ، ومن المتوقع أن يصل إلى 1271.4 EFLOPS بحلول عام 2026 ، مع CAGRA (2022-2026) بنسبة 52.3٪. في هذا السياق ، تتوقع IDC أن الحوسبة غير المتجانسة ستصبح الاتجاه السائد.في الأشهر الثمانية عشر المقبلة ، سيزداد معدل تحميل GPU و ASIC و FPGA في خوادم الذكاء الاصطناعي العالمية.في عام 2025 ، سيصل حجم السوق لرقائق الذكاء الاصطناعي 72.6 مليار دولار امريكى. أصبحت الشركات المحلية مثل Cambrian و Pingtouge واللاعبين الآخرين في العصر 1.0 الآن شركات مدرجة مع رقائق طاقة حوسبة عالية الجودة تعمل بالذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، ينضم المزيد والمزيد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك رأس المال من جميع الجوانب مما يزيد الاستثمار في هذا المجال.
بأخذ عام 2022 كمثال ، حصلت العديد من الشركات مثل Moore Thread و Tianshu Zhixin و Muxi و Denglin Technology و Shenliu Microelectronics و Lingjiu Microelectronics و Lisuan Technology على تمويل رأسمالي. من بينها ، Moore Thread 1.5 مليار ، Tianshu Zhixin Chao 1 مليار ، Mu Xi 1 مليار. مبلغ التمويل لهذه الشركات الثلاث كبير نسبيًا.
تأسست Moore Thread في أكتوبر 2020 ، وهي شركة دوائر متكاملة تركز على تصميم رقائق GPU كاملة الميزات. في الوقت الحاضر ، أصدرت Moore Thread شريحتين متعددتي الوظائف من وحدة معالجة الرسومات (GPU) استنادًا إلى بنية النظام الموحدة لـ MUSA - "Sudi" و "Chunxiao" ، بالإضافة إلى سلسلة من حزم برامج GPU وأدوات التطبيق.
أعلن Tianshu Zhixin في يوليو 2022 أنه أكمل جولة C + وجولة C ++ من التمويل التي تجاوزت مليار يوان. تعد الشركة مزودًا للبحث والتطوير وإنتاج شرائح GPGPU المتطورة وأنظمة الحوسبة عالية الأداء.في عام 2018 ، بدأت في البحث والتطوير لرقائق GPGPU 7 نانومتر في السحابة. في مارس 2021 ، سيتم طرح منتج GPU للأغراض العامة للتدريب السحابي 7 نانومتر - Tiangai 100 رسميًا. اعتبارًا من نهاية مارس 2022 ، حققت Tiangai 100 طلبات مبيعات لما يقرب من 200 مليون يوان وطبقت أكثر من 200 سيناريو تطبيق.
في 5 يوليو 2022 ، أعلن Mu Xi عن الانتهاء من الجولة التمهيدية للتمويل بقيمة 1 مليار يوان صيني. هذه هي الجولة الخامسة من التمويل لشركة Muxi بعد إنشائها في سبتمبر 2020 ، باستثمارات إجمالية تزيد على ملياري يوان. تم تسجيل أول شريحة GPU للأغراض العامة عالية الأداء من Muxi بنجاح في يناير 2022. وهي تتبنى عملية 7 نانومتر وتركز على منطق الذكاء الاصطناعي.يمكن تطبيقها على الذكاء الاصطناعي ، والقيادة الذاتية ، والأتمتة الصناعية والتصنيعية ، والمدن الذكية ، واللغة الطبيعية المعالجة وحوسبة الحافة وغيرها من المجالات من المخطط أن يتم إنتاجها بكميات كبيرة في عام 2023 ، وقد دخل البحث والتطوير للرقائق المتطورة التي يمكن تطبيقها على تدريب الذكاء الاصطناعي والحوسبة العلمية المرحلة النهائية.
في عصر النماذج الكبيرة ، أصبحت قوة الحوسبة بنية تحتية حيوية. من أجل مواجهة المنافسة الشرسة في السوق بين AI و HPC ، من الضروري تحقيق دعم قوة الحوسبة بأداء عالٍ وتعدد استخدامات. نظرًا لأن الارتباط بين خوارزمية الذكاء الاصطناعي وبنية الرقاقة أصبح أعمق وأعمق ، نتوقع أن نرى المزيد والمزيد من شركات شرائح الذكاء الاصطناعي المحلية مثل Tenstorrent التي تجرؤ على تحدي العمالقة ، وتنفيذ الابتكار الهيكلي في التكنولوجيا ، وإحراز تقدم في علم البيئة خطوة بخطوة . بالطبع ، نتطلع أيضًا إلى التدفق النشط لرأس المال من جميع الأطراف لخلق وضع مربح للجانبين.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تحدي Nvidia ، جمع هذا اليونيكورن 100 مليون دولار أخرى
المصدر الأصلي: Rongzhong Finance
المؤلف: Zheng Wei
لقد أشعلت طفرة AIGC النموذج الكبير ، كما أشعلت مسار شرائح الذكاء الاصطناعي بالكامل. ومع ذلك ، فإن أكثر من استفاد هو Nvidia ، التي تمتلك رقائق AI عالية الأداء. باعتبارها الأجهزة الضرورية لتدريب الذكاء الاصطناعي ، تحظى رقائق Nvidia المتطورة بشعبية كبيرة ، وحتى "يصعب العثور على بطاقة واحدة".
ذكرت صحيفة "فاينانشيال تايمز" البريطانية هذا الأسبوع أنه من أجل ضمان النصر في "حرب 100 موديل" ، قام عمالقة الإنترنت بتمثيل بايدو وتينسنت وعلي بابا وبيت دانس بوضع طلب كبير بقيمة 5 مليارات دولار أمريكي مع Nvidia في نفس واحد. للتنافس على رقائق AI عالية الأداء. في الواقع ، ليس فقط الشركات الصينية ، ولكن أيضًا الشركات الأجنبية مثل OpenAI و Google و META و Amazon وما إلى ذلك ، تعتمد جميع الشركات العاملة في الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل كبير على شرائح الذكاء الاصطناعي من Nvidia للتدريب.
وفقًا للإحصاءات ، في الوقت الحالي ، احتلت Nvidia 80٪ إلى 95٪ من سوق رقائق الحوسبة العالمية للذكاء الاصطناعي. جلب الاحتكار المطلق للسوق فوائد ضخمة لشركة Nvidia. منذ بداية عام 2023 ، ارتفع سهم Nvidia بنسبة 170 ٪. في غضون أسبوع واحد فقط بعد أن أصدرت Nvidia تقريرها المالي للربع الأول من عام 2023 ، ارتفع سعر سهمها بأكثر من 25٪. اعتبارًا من نهاية شهر مايو ، وصل سعر سهم ** Nvidia ** إلى مستوى قياسي بلغ 419.38 دولارًا أمريكيًا في وقت ما ، مما يجعلها أول شركة شرائح في العالم تجاوزت قيمتها السوقية تريليون دولار أمريكي. **
** تحدي Nvidia ، جمع هذا اليونيكورن 100 مليون دولار أخرى **
حيثما يوجد احتكار ، يكون هناك متنافسون. Tenstorrent ، شركة كندية ناشئة في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي ، هي شركة متطورة تجرؤ على تحدي العمالقة.
ذكرت وكالة رويترز مؤخرًا أن Tenstorrent نجحت في جمع 100 مليون دولار من أموال الاستثمار من مجموعة Hyundai Motor Group و Samsung. سيتم استخدام الأموال لتغطية نفقات فريق البحث والتطوير والاستثمارات ، مثل تطوير شرائح الذكاء الاصطناعي (Chiplets) ، وصياغة خارطة طريق برنامج التعلم الآلي.
هذه الجولة من التمويل هي الجولة السابعة من تمويل Tenstorrent حتى الآن. على عكس الماضي ، فإن مصدر هذه الجولة من التمويل ليس من مؤسسات رأس المال الاستثماري التقليدية ، ولكن من أصحاب المصلحة مثل Hyundai و Samsung.
ينقسم تمويل هذه الجولة إلى ثلاث شرائح: 30 مليون دولار من مجموعة هيونداي موتور ، و 20 مليون دولار من كيا موتورز ، و 50 مليون دولار من صندوق كاتاليست سامسونغ ومستثمرين آخرين ، بما في ذلك فيديليتي فينتشرز ، إكليبس فينتشرز ، إيبيك كابيتال ومافريك كابيتال وآخرون.
قبل هذه الجولة من التمويل ، جمعت Tenstorrent 234.5 مليون دولار وقيمتها مليار دولار ، مما جعلها شركة يونيكورن مغرورة. حتى الآن ، جمعت Tenstorrent ما مجموعه أكثر من 350 مليون دولار أمريكي ، ومن المتوقع أن يرتفع التقييم الأخير إلى أكثر من 1.4 مليار دولار أمريكي.
قال هيونغ-سو كيم ، نائب الرئيس التنفيذي ورئيس مكتب الإستراتيجية العالمية (GSO) في مجموعة هيونداي موتور: "إن إمكانات النمو المرتفعة التي توفرها Tenstorrent وشرائح الذكاء الاصطناعي عالية الأداء ستساعد المجموعة على تأمين تقنيات تنافسية للتنقل في المستقبل. من خلال هذا الاستثمار تأمل المجموعة في تطوير وتحسين تكنولوجيا أشباه الموصلات المتمايزة للمساعدة في تطوير السيارات الذكية في المستقبل ، وفي نفس الوقت تعزيز القدرات الداخلية لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ".
كما أشار ماركو تشيساري ، نائب الرئيس التنفيذي لشركة Samsung Electronics ورئيس مركز سامسونج لابتكار أشباه الموصلات ، إلى أن "تقنية Tenstorrent الرائدة في الصناعة والقيادة التنفيذية وخريطة الطريق القوية دفعتنا إلى المشاركة في قيادة هذه الجولة من التمويل. نحن متحمسون حول فرصة الشراكة مع Tenstorrent. "، لتسريع الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة."
بالإضافة إلى تأكيد هذه الشركة المتطورة ، فإن ما جذب انتباه شركاء الصناعة والمستثمرين في الواقع هو إضافة Jim Keller ، الأسطورة في مجال الرقائق.
** اقضي على القوي وساعد الضعيف ، يطلق الناس عليهم لقب Silicon Valley Ranger **
بالنسبة لجيم كيلر ، ربما لم يسمع به معظم الناس ، ولكن إذا تم ذكر اسمه في صناعة الرقائق ، أعتقد أن الكثير من الناس سوف يعتبرونه "إلهًا". يعمل في هذه الصناعة منذ ما يقرب من 40 عامًا وقد دعم عمالقة التكنولوجيا مثل AMD و Intel و Apple و Tesla. سخر بعض الأشخاص في الصناعة من أنه كان يهتم بالتنمية المتوازنة لصناعة الرقائق ، لذلك أطلق عليه "Silicon Valley Ranger".
في عام 1984 ، كرس جيم كيلر نفسه لصناعة الرقائق بعد حصوله على درجة البكالوريوس في الهندسة الكهربائية من جامعة ولاية بنسلفانيا. على الرغم من أنه لم يدرس للدراسات العليا ، إلا أنه كان موهوبًا للغاية واعتمد على قوته للازدهار في صناعة الرقائق حيث لم يكن هناك سوى مواهب متعلمة تعليماً عالياً ، وكان قادراً على "السير بشكل جانبي" بين عمالقة الرقائق الكبرى ، مما جعله أسطورة جيله.
بعد التخرج ، انضم Jim Keller لأول مرة إلى DEC ، التي كانت في دائرة الضوء في ذلك الوقت ، وعمل هناك لمدة 15 عامًا. خلال هذه الفترة ، تغير جيم كيلر تدريجيًا من مبتدئ في مجال الرقائق إلى مهندس شرائح يمكنه أن يلعب دوره الخاص. شارك وقاد تصميم معالجات Alpha 21164 و 21264 ، والتي كان لها تأثير عميق على العديد من المهندسين المعماريين والمصممين في المستقبل.
بعد مغادرة DEC ، بدأ Jim Keller حياته في تصميم الرقائق. في عام 1998 ، انضم إلى AMD ، وساعد في تطوير معالج AMD Athlon (K7) ، وعمل كمهندس للمعالج K8. من خلال بنية K8 ، تتمتع AMD بالقوة للتنافس مع Intel للمرة الأولى. في الوقت نفسه ، شارك في التصميم المعماري لـ X86-64 ، مما جعل AMD تتفوق على Intel في المسار التقني لأول مرة. اثنان من الإنجازات جعل جيم كيلر مشهوراً.
في عام 2008 ، استحوذت شركة Apple على PA Semi ، ودخل Jim Keller بشكل طبيعي إلى Apple وشارك في تصميم رقائق Apple المطورة ذاتيًا. خلال فترة عمله ، قاد تصميم المعالجات المحمولة من جيلين A4 و A5 ، والتي تم تطبيقها على iPhone 4 / 4s و iPad / iPad2 وغيرها من الأجهزة ، وأصبحت نقطة الانطلاق لرقائق Apple المطورة ذاتيًا. يقال أن جوبز راضٍ جدًا عن هاتين الرقائق المطوّرتين ذاتيًا. نظرًا لأن iPhone 3 استخدم رقائق Samsung من قبل ، فإن خطوة كبيرة للأمام بالنسبة لـ Jobs لتكون قادرة على استخدام رقائق مخصصة ذاتية الصنع. لكن جيم كيلر لم يفوت الإنجازات ، فعندما كانت رقائق السلسلة A من Apple ساخنة ، اختار العودة إلى AMD.
في عام 2012 ، كانت AMD متخلفة جدًا عن Intel في تصميم معالج الكمبيوتر الشخصي. قرر Jim Keller العودة إلى ناديه القديم المهزوم وقاد عملية تطوير معمارية دقيقة ثورية أطلق عليها اسم Zen (Zen). زعمت بنية Zen أنها تزيد من أداء معالجات AMD بنسبة 40٪ ، لكن الكثير من الناس لم يصدقوها في ذلك الوقت ، معتقدين أنها كانت مبالغة ، لكن الحقائق أثبتت كل شيء. لقد أصبحت Zen أشهر هندسة معمارية في تاريخ AMD ، حيث قلبت المد بضربة واحدة وساعدت AMD على استعادة مكانتها الرائدة في السوق في معالجات x86-64 المتطورة. كما فاز جيم كيلر بسمعة "والد زين".
في عام 2015 ، تقاعد جيم كيلر مرة أخرى وترك AMD. وهذه المرة سينضم إلى Tesla لمساعدة Elon Musk. بعد العمل في Tesla لمدة ثلاث سنوات ، طور وصمم شريحة AI للقيادة الذاتية - Autopilot ، والتي قيل إنها شحنت مليون وحدة ، مما أنشأ أساسًا للأجهزة لشركة Tesla لتحقيق القيادة الذاتية بالكامل.
في عام 2018 ، في مواجهة شركة Intel ، التي فقدت مكانتها الرائدة في صناعة الرقائق ، عاد Jim Keller لمساعدته مرة أخرى. شغل منصب نائب الرئيس الأول ، حيث قاد البحث والتطوير لهندسة NGC لمشروع الاستكشاف الحدودي ، وذلك للتخطيط للمستقبل للسنوات العشر القادمة. يقال أنه في Intel ، قاد ما يصل إلى 10000 مهندس ، ومن المقدر أنه لن يتمكن أحد من تحطيم هذا الرقم القياسي.
عندما يحين الوقت لعام 2021 ، تقتل Nvidia جميع الأطراف بشريحة A100 (شريحة الذكاء الاصطناعي الأعلى أداءً في الصناعة في ذلك الوقت) ، ولا يوجد خصم. لكن "الحارس" لم يستطع تحمل الرمال في عينيه. قرر Jim Keller ترك Intel للانخراط في رقائق AI ، لذلك انضم إلى شركة Tenstorrent المذكورة أعلاه ويشغل حاليًا منصب الرئيس التنفيذي.
انطلاقا من سيرته الذاتية ، شارك Jim Keller في البحث وتطوير الرقائق بمجموعات تعليمات مختلفة مثل Alpha و MIPS و X86 و AI و ARM لما يقرب من 40 عامًا. ويمكن القول إنه مر بجميع مجموعات التعليمات السائدة . منذ انضمامه إلى Tenstorrent ، ساعد الشركة بسرعة في بناء سمعة طيبة في صناعة شرائح الذكاء الاصطناعي محاطًا بأعداء أقوياء ، وجمع التمويل. وأعتقد أن له علاقة بمشاركة سيد تصميم الشرائح هذا.
** لا تخاف العجول حديثي الولادة من النمور ، فتدخل رقائق الذكاء الاصطناعي في المنافسين **
تأسست Tenstorrent في عام 2016 من قبل AMD Ljubisa Bajic و Milos Trajkovic و Ivan Hamer. مع حوالي 70 موظفًا في تورنتو وأوستن ، فهي "شركة صغيرة" حقيقية. ومع ذلك ، فإن جميع الأعضاء الرئيسيين في الشركة لديهم خلفية في تصميم الرقائق ، ويمكن حتى تسميتهم "فريق تصميم الرقائق". بالإضافة إلى Jim Keller المقدم أعلاه ، كان المؤسس Ljubisa Bajic مهندسًا أول في Nvidia و AMD ، لكنه أعلن الآن تقاعده وتحول للعمل كمستشار ، وسيواصل استكشاف حلول الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.
راجا كودوري ، زميل سابق لكبير المهندسين المعماريين السابقين لجيم كيلر في شركة إنتل ، انضم أيضًا إلى مجلس إدارة Tenstorrent. لقد قدمت العديد من المساهمات في تقنية Intel والهندسة المعمارية ، خاصة في تقديم 3 خطوط إنتاج جديدة لأعمال الرسومات عالية الأداء إلى السوق في عام 2022. "إنه أحد الأشخاص القلائل في الصناعة الذين يفهمون جميع جوانب وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات والذكاء الاصطناعي وأعمال أشباه الموصلات ، وهو أحد الأصول العظيمة لنمو أعمال Tenstorrent." قدم Jim Keller.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن المهندس المعماري الرئيسي لـ Tenstorrent Ascalon هو Wei-Han Lien ، الذي كان أحد المصممين المسؤولين عن الهندسة المعمارية المصغرة لوحدة المعالجة المركزية "الواسعة" من Apple ، والتي يمكنها تنفيذ ما يصل إلى 8 تعليمات في كل ساعة. على سبيل المثال ، تتميز A14 و M1 SoCs من Apple بثمانية نوى واسعة وعالية الأداء لوحدة المعالجة المركزية Firestorm ، وبعد عامين من تقديمها ، لا تزال من بين أكثر التصاميم كفاءة في استخدام الطاقة في الصناعة. قد يكون Lien واحدًا من أفضل الخبراء في الهندسة الدقيقة "الواسعة" لوحدة المعالجة المركزية في الصناعة ، ويقال إنه مصمم المعالج الوحيد الذي قاد فريقًا من المهندسين لتطوير نواة وحدة المعالجة المركزية عالية الأداء RISC-V بثمانية عريضة.
بعد فهم العمود الفقري للفريق ، دعنا نلقي نظرة على منتجات Tenstorrent. إنهم يخططون لتطوير رقائق RISC-V و AI في شكل تصميمات غير متجانسة و Chiplet. في الوقت الحاضر ، طورت Tenstorrenst رقائق Grayskull و Wormhole على أساس معالجة 12 نانومتر ، مع قوة حوسبة FP8 تصل إلى 328TFlops. من بينها ، يحتوي Grayskull على 120 مركزًا مخصصًا ، مع مجموعة نواة معالجة TENSIX قوية ، كل نواة من TENSIX لها وظائف أمامية قابلة للبرمجة ومتعددة الخيوط ، ومحرك حوسبة مصفوفة عالية الكفاءة والطاقة ؛ محرك SIMD قوي ومرن ، إلخ. . ستطلق الشركة أيضًا شريحة الكمبيوتر ML Black Hole المستقلة في المستقبل القريب ، والتي تم إنشاؤها باستخدام عملية 6 نانومتر واستنادًا إلى بنية SiFive RISC-V X-280 للحوسبة غير المتجانسة ، والتي من المقرر إطلاقها هذا العام. وفي الوقت نفسه ، فإن مجموعة البرامج بأكملها تتكون فقط من حوالي 50000 سطر من التعليمات البرمجية. على عكس معظم الدوائر المتكاملة الأخرى الخاصة بالذكاء الاصطناعي (ASICs) التي تتطلب عملية تطوير مخصصة ، فإن Tenstorrent قابل للتكيف ومرن للغاية ، ويدعم جميع سلاسل الأدوات والأطر وأوقات التشغيل الرئيسية. لذا فإن أكبر ميزة لـ Nvidia ، والتي يسهل تطويرها للغاية ، يتم تحديها.
فيما يتعلق بشرائح الذكاء الاصطناعي عالية الأداء ، تخطط Tenstorrent لإطلاق تصميم عالي الأداء قابل للتكوين بدرجة عالية يمكن مقارنته بأحدث منصة GH200 Grace Hopper من Nvidia في عام 2024 من خلال مزيج من رقائق وحدة المعالجة المركزية 3 نانومتر ورقائق ML / AI. هناك 16 نواة على جانب وحدة المعالجة المركزية ، بينما تحتوي شريحة AI على 40 نواة. تحتوي كل من مجموعة شرائح AI وشريحة وحدة المعالجة المركزية على أربع شرائح ذاكرة ، والشريحة بأكملها متصلة بشريحة الإدخال / الإخراج لتوسيع الوظائف مثل PCIe.
وفقًا لجيم كيلر ، ** هدف Tenstorrent هو أن تكون أرخص بخمس إلى 10 مرات من أنظمة معالجة الرسومات ذات الأداء المماثل. ** نستخدم نطاقًا تردديًا أقل بكثير للذاكرة نظرًا لأن لدينا مترجم رسومات وبنيتنا هي آلة لتدفق البيانات أكثر من وحدة معالجة الرسومات (GPU) ، لذلك يتم إرسال البيانات من عنصر معالجة إلى آخر بسرعة كبيرة. هذا يتجنب استخدام مداخلات السيليكون HBM باهظة الثمن. في الوقت نفسه ، تحتوي رقائقنا على منافذ شبكة ، مما يساعد على تكوين مجموعات صفيف واسعة النطاق من خلال كبلات الشبكة للتوسع الأفقي دون استخدام محولات أخرى. من الناحية الفنية ، هذا هو أحد الأسباب التي تجعل نهجنا أرخص من نهج Nvidia. بالإضافة إلى ذلك ، ندعم أيضًا نقل ترخيص التكنولوجيا المفتوحة ، وهو أمر مناسب للجميع لبناء بيئة.
** بدأ مسار رقاقة الذكاء الاصطناعي في اتجاه جديد ، وهو عدد اللاعبين المحليين **
على الرغم من أنه لا ينبغي الاستهانة بالمنافسين ، لا تزال Nvidia تحتل مكانة رائدة مطلقة في مجال رقائق الذكاء الاصطناعي ، حيث تحتل الغالبية العظمى من حصة السوق في سيناريوهات التدريب السحابي والتفكير المنطقي. بالإضافة إلى Nvidia ، هناك AMD و Intel. ومع ذلك ، مع التطور النشط لبلدنا ، دخلت العديد من الشركات المحلية هذا المسار في السنوات الأخيرة وأحرزت تقدمًا تدريجيًا.
وفقًا لتوقعات IDC ، سيحافظ حجم قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي في الصين على النمو السريع ، ومن المتوقع أن يصل إلى 1271.4 EFLOPS بحلول عام 2026 ، مع CAGRA (2022-2026) بنسبة 52.3٪. في هذا السياق ، تتوقع IDC أن الحوسبة غير المتجانسة ستصبح الاتجاه السائد.في الأشهر الثمانية عشر المقبلة ، سيزداد معدل تحميل GPU و ASIC و FPGA في خوادم الذكاء الاصطناعي العالمية.في عام 2025 ، سيصل حجم السوق لرقائق الذكاء الاصطناعي 72.6 مليار دولار امريكى. أصبحت الشركات المحلية مثل Cambrian و Pingtouge واللاعبين الآخرين في العصر 1.0 الآن شركات مدرجة مع رقائق طاقة حوسبة عالية الجودة تعمل بالذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، ينضم المزيد والمزيد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك رأس المال من جميع الجوانب مما يزيد الاستثمار في هذا المجال.
بأخذ عام 2022 كمثال ، حصلت العديد من الشركات مثل Moore Thread و Tianshu Zhixin و Muxi و Denglin Technology و Shenliu Microelectronics و Lingjiu Microelectronics و Lisuan Technology على تمويل رأسمالي. من بينها ، Moore Thread 1.5 مليار ، Tianshu Zhixin Chao 1 مليار ، Mu Xi 1 مليار. مبلغ التمويل لهذه الشركات الثلاث كبير نسبيًا.
تأسست Moore Thread في أكتوبر 2020 ، وهي شركة دوائر متكاملة تركز على تصميم رقائق GPU كاملة الميزات. في الوقت الحاضر ، أصدرت Moore Thread شريحتين متعددتي الوظائف من وحدة معالجة الرسومات (GPU) استنادًا إلى بنية النظام الموحدة لـ MUSA - "Sudi" و "Chunxiao" ، بالإضافة إلى سلسلة من حزم برامج GPU وأدوات التطبيق.
أعلن Tianshu Zhixin في يوليو 2022 أنه أكمل جولة C + وجولة C ++ من التمويل التي تجاوزت مليار يوان. تعد الشركة مزودًا للبحث والتطوير وإنتاج شرائح GPGPU المتطورة وأنظمة الحوسبة عالية الأداء.في عام 2018 ، بدأت في البحث والتطوير لرقائق GPGPU 7 نانومتر في السحابة. في مارس 2021 ، سيتم طرح منتج GPU للأغراض العامة للتدريب السحابي 7 نانومتر - Tiangai 100 رسميًا. اعتبارًا من نهاية مارس 2022 ، حققت Tiangai 100 طلبات مبيعات لما يقرب من 200 مليون يوان وطبقت أكثر من 200 سيناريو تطبيق.
في 5 يوليو 2022 ، أعلن Mu Xi عن الانتهاء من الجولة التمهيدية للتمويل بقيمة 1 مليار يوان صيني. هذه هي الجولة الخامسة من التمويل لشركة Muxi بعد إنشائها في سبتمبر 2020 ، باستثمارات إجمالية تزيد على ملياري يوان. تم تسجيل أول شريحة GPU للأغراض العامة عالية الأداء من Muxi بنجاح في يناير 2022. وهي تتبنى عملية 7 نانومتر وتركز على منطق الذكاء الاصطناعي.يمكن تطبيقها على الذكاء الاصطناعي ، والقيادة الذاتية ، والأتمتة الصناعية والتصنيعية ، والمدن الذكية ، واللغة الطبيعية المعالجة وحوسبة الحافة وغيرها من المجالات من المخطط أن يتم إنتاجها بكميات كبيرة في عام 2023 ، وقد دخل البحث والتطوير للرقائق المتطورة التي يمكن تطبيقها على تدريب الذكاء الاصطناعي والحوسبة العلمية المرحلة النهائية.
في عصر النماذج الكبيرة ، أصبحت قوة الحوسبة بنية تحتية حيوية. من أجل مواجهة المنافسة الشرسة في السوق بين AI و HPC ، من الضروري تحقيق دعم قوة الحوسبة بأداء عالٍ وتعدد استخدامات. نظرًا لأن الارتباط بين خوارزمية الذكاء الاصطناعي وبنية الرقاقة أصبح أعمق وأعمق ، نتوقع أن نرى المزيد والمزيد من شركات شرائح الذكاء الاصطناعي المحلية مثل Tenstorrent التي تجرؤ على تحدي العمالقة ، وتنفيذ الابتكار الهيكلي في التكنولوجيا ، وإحراز تقدم في علم البيئة خطوة بخطوة . بالطبع ، نتطلع أيضًا إلى التدفق النشط لرأس المال من جميع الأطراف لخلق وضع مربح للجانبين.