El aumento de AIGC ha encendido el modelo grande y también ha encendido toda la pista de chips de IA. Sin embargo, quien más se ha beneficiado es Nvidia, que posee chips de IA de alto rendimiento. Como el hardware necesario para entrenar la IA, los chips de gama alta de Nvidia son instantáneamente populares, e incluso "una tarjeta es difícil de encontrar".
Esta semana, el "Financial Times" británico informó que para asegurar la victoria en la "Guerra de los 100 modelos", los gigantes de Internet representados por Baidu, Tencent, Alibaba y ByteDance hicieron un gran pedido de US $ 5 mil millones con Nvidia de una sola vez. , para competir por chips de IA de alto rendimiento. De hecho, no solo las empresas chinas, sino también las extranjeras OpenAI, Google, META, Amazon, etc., todas las empresas dedicadas a la IA generativa dependen en gran medida de los chips de IA de Nvidia para la formación.
Según las estadísticas, en la actualidad, Nvidia ha ocupado del 80 % al 95 % del mercado mundial de chips informáticos de IA. El monopolio absoluto del mercado ha traído enormes beneficios a Nvidia. Desde principios de 2023, las acciones de Nvidia han subido un 170 %. Solo una semana después de que Nvidia publicara su informe financiero del primer trimestre de 2023, el precio de sus acciones se disparó más del 25%. A finales de mayo, el precio de las acciones de Nvidia alcanzó un máximo histórico de 419,38 USD en un momento, lo que la convierte en la primera empresa de chips del mundo con un valor de mercado superior a 1 billón de USD. **
Desafiando a Nvidia, este unicornio recaudó otros $100 millones
Donde hay un monopolio, habrá retadores. Tenstorrent, una empresa canadiense de puesta en marcha de chips de inteligencia artificial, es una empresa de vanguardia que se atreve a desafiar a los gigantes.
Chip de IA de Tenstorrent (imagen de tomshardware.com)
Reuters informó recientemente que Tenstorrent ha recaudado con éxito $ 100 millones de fondos de inversión de Hyundai Motor Group y Samsung. Los fondos se utilizarán para gastos e inversiones del equipo de investigación y desarrollo, como el desarrollo de chiplets de inteligencia artificial (Chiplets) y la formulación de su hoja de ruta de software de aprendizaje automático.
Esta ronda de financiación es la séptima ronda de financiación de Tenstorrent hasta el momento. A diferencia del pasado, la fuente de esta ronda de financiación no proviene de instituciones de capital de riesgo tradicionales, sino de partes interesadas como Hyundai y Samsung.
El financiamiento para esta ronda se divide en tres tramos: $30 millones de Hyundai Motor Group, $20 millones de Kia Motors y $50 millones de Samsung Catalyst Fund y otros inversores, incluidos Fidelity Ventures, Eclipse Ventures, Epiq Capital y Maverick Capital et al.
Antes de esta ronda de financiación, Tenstorrent había recaudado 234,5 millones de dólares y estaba valorada en 1.000 millones de dólares, lo que la convertía en una empresa emergente unicornio. Hasta ahora, Tenstorrent ha recaudado un total de más de 350 millones de dólares estadounidenses y se espera que la última valoración aumente a más de 1400 millones de dólares estadounidenses.
Heung-so Kim, vicepresidente ejecutivo y jefe de la Oficina de Estrategia Global (GSO) de Hyundai Motor Group, dijo: "El alto potencial de crecimiento de Tenstorrent y los chips de IA de alto rendimiento ayudarán al grupo a asegurar tecnologías competitivas para la movilidad futura. A través de esta inversión , el grupo espera desarrollar y optimizar la tecnología de semiconductores diferenciados para ayudar al desarrollo de futuros automóviles inteligentes y, al mismo tiempo, mejorar las capacidades internas del desarrollo de tecnología de inteligencia artificial".
Marco Chisari, vicepresidente ejecutivo de Samsung Electronics y director del Centro de Innovación de Semiconductores de Samsung, también señaló: "La tecnología líder en la industria, el liderazgo ejecutivo y la hoja de ruta agresiva de Tenstorrent nos han impulsado a codirigir esta ronda de financiamiento. Estamos entusiasmados sobre la oportunidad de asociarse con Tenstorrent", para acelerar la innovación en IA e informática".
Además de la afirmación de esta empresa de vanguardia, lo que realmente atrajo la atención de los socios e inversionistas de la industria fue la incorporación de Jim Keller, una leyenda en el campo de los chips.
Elimina a los fuertes y ayuda a los débiles, la gente les da el apodo de Silicon Valley Ranger
Para Jim Keller, es posible que la mayoría de la gente no haya oído hablar de él, pero si su nombre se menciona en la industria de los chips, creo que mucha gente lo considerará un "dios". Ha estado en la industria durante casi 40 años y ha apoyado a gigantes tecnológicos como AMD, Intel, Apple y Tesla. Algunas personas en la industria se burlaron de que estaba cuidando el desarrollo equilibrado de la industria de los chips, por lo que lo llamaron "Silicon Valley Ranger".
En 1984, Jim Keller se dedicó a la industria de los chips después de obtener una licenciatura en ingeniería eléctrica de la Universidad Estatal de Pensilvania. Aunque no estudió para la escuela de posgrado, tenía mucho talento y confiaba en su fuerza para prosperar en la industria de los chips donde solo había talentos altamente educados, y fue capaz de "caminar de lado" entre los principales gigantes de los chips, convirtiéndolo en una leyenda de su generación.
Después de graduarse, Jim Keller se unió por primera vez a DEC, que era el centro de atención en ese momento, y trabajó allí durante 15 años. Durante este período, Jim Keller pasó gradualmente de ser un novato en chips a un arquitecto de chips que puede desempeñar su propio papel. Participó y dirigió el diseño de los procesadores Alpha 21164 y 21264, que han tenido un profundo impacto en muchos arquitectos y diseñadores en el futuro.
Después de dejar DEC, Jim Keller comenzó su vida en el diseño de chips. En 1998, se unió a AMD, ayudó en el desarrollo del procesador AMD Athlon (K7) y se desempeñó como arquitecto del procesador K8. A través de la arquitectura K8, AMD tiene la fuerza para competir con Intel por primera vez. Al mismo tiempo, participó en el diseño de la arquitectura X86-64, logrando que AMD superara a Intel en la ruta técnica por primera vez. Dos logros hicieron famoso a Jim Keller.
En 1999, Jim Keller se unió a Sibyte, se dedicó a la investigación y el desarrollo de procesadores de red basados en la arquitectura MIPS y diseñó un chip MIPS con una interfaz de red de 1 Gbit/s. Sin que él lo supiera en ese momento, la arquitectura MIPS formal sentó las bases para los chips posteriores de la serie A de Apple. En 2004 se fue para unirse a PA Semi.
En 2008, Apple adquirió PA Semi y, naturalmente, Jim Keller entró en Apple y participó en el diseño de los chips de desarrollo propio de Apple. Durante su mandato, dirigió el diseño de los procesadores móviles de dos generaciones A4 y A5, que se aplicaron a iPhone 4/4s, iPad/iPad2 y otros dispositivos, y se convirtieron en el punto de partida de los chips de desarrollo propio de la serie A de Apple. Se dice que Jobs está muy satisfecho con estos dos chips de desarrollo propio. Debido a que el iPhone 3 usaba chips Samsung antes, es un gran paso adelante para Jobs poder usar chips personalizados hechos por él mismo. Pero Jim Keller no se perdió los logros: cuando los chips de la serie A de Apple estaban de moda, decidió volver a AMD.
En 2012, AMD estaba muy por detrás de Intel en el diseño de procesadores para PC. Jim Keller decidió regresar a su antiguo club derrotado y dirigió el desarrollo de una microarquitectura revolucionaria cuyo nombre en código era Zen (Zen). La arquitectura Zen afirmaba aumentar el rendimiento de los procesadores AMD en un 40%, pero mucha gente en su momento no lo creyó, pensando que era una exageración, pero los hechos lo demostraron todo. Zen se ha convertido en la arquitectura más famosa en la historia de AMD, cambiando el rumbo de una sola vez y ayudando a AMD a recuperar su posición líder en el mercado de procesadores x86-64 de gama alta. Jim Keller también ganó la reputación de "Padre del Zen".
En 2015, Jim Keller se retiró nuevamente y dejó AMD. Y esta vez se unirá a Tesla para ayudar a Elon Musk. Después de trabajar en Tesla durante tres años, desarrolló y diseñó un chip de IA para la conducción autónoma: el piloto automático, que se dice que envió 1 millón de unidades, creando una base de hardware para que Tesla logre una conducción totalmente autónoma.
En 2018, frente a Intel, que perdió su posición de liderazgo en la industria de los chips, Jim Keller volvió a ayudarlo. Se desempeñó como vicepresidente sénior, liderando la investigación y el desarrollo de la arquitectura NGC del proyecto de exploración fronteriza, a fin de planificar el futuro para los próximos diez años. Se dice que en Intel ha dirigido hasta 10.000 ingenieros, y se estima que nadie podrá romper este récord.
Cuando llegue el momento de 2021, Nvidia está matando a todos los lados con el A100 (el chip de inteligencia artificial de mayor rendimiento en la industria en ese momento), y no hay oponente. Pero el "Ranger" no podía tolerar la arena en sus ojos. Jim Keller decidió dejar Intel para dedicarse a los chips de IA, por lo que se unió a la mencionada empresa Tenstorrent y actualmente es el CEO.
A juzgar por su currículum, Jim Keller ha participado en la investigación y el desarrollo de chips con diferentes conjuntos de instrucciones como Alpha, MIPS, X86, AI y ARM durante casi 40 años Se puede decir que ha pasado por todos los conjuntos de instrucciones principales. . Desde que se unió a Tenstorrent, ha ayudado a la empresa a establecer rápidamente una reputación en la industria de chips de IA rodeada de enemigos poderosos y ha recaudado financiamiento. Creo que tiene algo que ver con la participación de este maestro en diseño de chips.
Los terneros recién nacidos no tienen miedo de los tigres, los chips de IA marcan el comienzo de los desafíos
Tenstorrent fue fundada en 2016 por los ex-AMD Ljubisa Bajic, Milos Trajkovic e Ivan Hamer. Con alrededor de 70 empleados en Toronto y Austin, es una verdadera "pequeña empresa". Sin embargo, todos los miembros clave de la empresa tienen experiencia en el diseño de chips, e incluso se les puede llamar el "equipo de diseño de chips". Además del Jim Keller presentado anteriormente, el fundador Ljubisa Bajic fue un arquitecto senior de Nvidia y AMD, pero ahora anunció su retiro y se convirtió en consultor, y continuará explorando soluciones de IA de próxima generación.
Raja Koduri, ex colega del ex arquitecto jefe de Jim Keller en Intel, también se unió a la junta directiva de Tenstorrent. Ha hecho muchas contribuciones a la tecnología y la arquitectura de Intel, especialmente al traer al mercado 3 nuevas líneas de productos del negocio de gráficos de alto rendimiento en 2022. "Es una de las pocas personas en la industria que comprende todos los aspectos del negocio de CPU, GPU, IA y semiconductores, y es un gran activo para el crecimiento comercial de Tenstorrent", presentó Jim Keller.
Además, el arquitecto principal de Tenstorrent Ascalon es Wei-Han Lien, quien fue uno de los diseñadores responsables de la microarquitectura de CPU "ancha" de Apple, que puede ejecutar hasta 8 instrucciones por reloj. Los SoC A14 y M1 de Apple, por ejemplo, cuentan con ocho núcleos de CPU Firestorm de alto rendimiento y anchos, y dos años después de su introducción, todavía se encuentran entre los diseños con mayor eficiencia energética de la industria. Lien puede ser uno de los mejores expertos en microarquitectura de CPU "ancha" en la industria y, según se informa, es el único diseñador de procesadores que ha dirigido un equipo de ingenieros para desarrollar un núcleo de CPU de alto rendimiento RISC-V de ocho anchos.
Después de comprender la columna vertebral del equipo, echemos un vistazo a los productos de Tenstorrent. Planean desarrollar chips RISC-V y AI en forma de diseños heterogéneos y Chiplet. En la actualidad, Tenstorrenst ha desarrollado chips Grayskull y Wormhole basados en procesos de 12nm, con una potencia de cómputo FP8 de hasta 328TFlops. Entre ellos, Grayskull contiene 120 núcleos personalizados, con una potente matriz de núcleos de procesamiento TENSIX, cada núcleo TENSIX tiene funciones de front-end completamente programables en C ++, multihilo, motor de computación matricial de alta eficiencia energética y área, motor SIMD potente y flexible, etc. . La compañía también lanzará el chip de computadora ML autónomo Black Hole en un futuro cercano, construido utilizando un proceso de 6nm y basado en la arquitectura SiFive RISC-V X-280 para computación heterogénea, cuyo lanzamiento está programado para este año. Mientras tanto, toda la pila de software tiene solo unas 50,000 líneas de código. A diferencia de la mayoría de los otros circuitos integrados específicos de IA (ASIC) que requieren un proceso de desarrollo personalizado, Tenstorrent es muy adaptable y flexible, y admite todas las principales cadenas de herramientas, marcos y tiempos de ejecución. Entonces, la mayor ventaja de Nvidia, que es extremadamente fácil de desarrollar, está siendo cuestionada.
En términos de chips de IA de alto rendimiento, Tenstorrent planea lanzar un diseño de alto rendimiento altamente configurable que se puede comparar con la última plataforma GH200 Grace Hopper de Nvidia en 2024 a través de una combinación de chips de CPU de 3nm y chips ML/AI. Hay 16 núcleos en el lado de la CPU, mientras que el chiplet AI contiene 40 núcleos. El grupo de chips AI y el chip de CPU tienen cada uno cuatro chips de memoria, y todo el conjunto de chips está conectado al chip IO para expandir funciones como PCIe.
Según Jim Keller, **El objetivo de Tenstorrent es ser de 5 a 10 veces más económico que los sistemas de GPU de rendimiento similar. **Usamos mucho menos ancho de banda de memoria porque tenemos un compilador de gráficos y nuestra arquitectura es más una máquina de flujo de datos que una GPU, por lo que los datos se envían de un elemento de procesamiento a otro muy rápidamente. Esto evita el uso de costosos intercaladores de silicio HBM. Al mismo tiempo, nuestros chips tienen puertos de red, que son propicios para formar clústeres de arreglos a gran escala a través de cables de red para expansión horizontal sin usar otros conmutadores. Técnicamente, esta es una de las razones por las que nuestro enfoque es más económico que el de Nvidia. Además, también apoyamos la transferencia de licencias de tecnología abierta, que es conveniente para que todos construyan una ecología.
La pista de chips AI marcó el comienzo de una nueva tendencia, la cantidad de jugadores nacionales
Aunque no se debe subestimar a los retadores, Nvidia todavía ocupa una posición de liderazgo absoluto en el campo de los chips de IA, ocupando la gran mayoría de la cuota de mercado en escenarios de entrenamiento y razonamiento en la nube. Además de Nvidia, están AMD e Intel. Sin embargo, con el vigoroso desarrollo de nuestro país, muchas empresas nacionales han entrado en este camino en los últimos años y han progresado gradualmente.
Según la predicción de IDC, la escala del poder de cómputo de IA de China mantendrá un rápido crecimiento y se espera que alcance los 1271,4 EFLOPS para 2026, con una CAGRA (2022-2026) del 52,3 %. En este contexto, IDC predice que la computación heterogénea se convertirá en la tendencia principal. En los próximos 18 meses, la tasa de carga de GPU, ASIC y FPGA en servidores de inteligencia artificial globales aumentará. En 2025, el tamaño del mercado de chips de IA alcanzará 72,6 mil millones de dólares estadounidenses. Empresas nacionales como Cambrian, Pingtouge y otros actores de la era 1.0 ahora se han convertido en empresas que cotizan en bolsa con chips de potencia informática de IA de alta calidad. Además, cada vez más empresas emergentes de chips de IA se están uniendo activamente, incluido el capital de todos los lados, aumentando la inversión en este campo.
Tomando 2022 como ejemplo, muchas empresas como Moore Thread, Tianshu Zhixin, Muxi, Denglin Technology, Shenliu Microelectronics, Lingjiu Microelectronics y Lisuan Technology han obtenido financiación de capital. Entre ellos, Moore Thread 1500 millones, Tianshu Zhixin Chao 1000 millones y Mu Xi 1000 millones El monto de financiamiento de estas tres empresas es relativamente grande.
Fundada en octubre de 2020, Moore Thread es una empresa de circuitos integrados que se centra en el diseño de chips de GPU con todas las funciones. En la actualidad, Moore Thread ha lanzado dos chips de GPU multifuncionales basados en su arquitectura de sistema unificado MUSA: "Sudi" y "Chunxiao", así como una serie de pilas de software de GPU y herramientas de aplicación.
Tianshu Zhixin anunció en julio de 2022 que ha completado la ronda C+ y la ronda de financiación C++ que superan los mil millones de yuanes. La empresa es proveedora de I+D y producción de chips GPGPU de gama alta y sistemas informáticos de alto rendimiento. En 2018, comenzó la investigación y el desarrollo de chips GPGPU de 7nm en la nube. En marzo de 2021, se lanzará oficialmente el producto de GPU de propósito general para entrenamiento en la nube de 7 nm: Tiangai 100. A fines de marzo de 2022, Tiangai 100 logró pedidos de ventas de casi 200 millones de yuanes e implementó más de 200 escenarios de aplicación.
El 5 de julio de 2022, Mu Xi anunció la finalización de la ronda de financiación Pre-B de 1000 millones de RMB. Esta es la quinta ronda de financiación de Muxi desde su creación en septiembre de 2020, con una inversión total de más de 2.000 millones de yuanes. El primer chip GPU de uso general y alto rendimiento de Muxi se fabricó con éxito en enero de 2022. Adopta un proceso de 7 nm y se centra en el razonamiento de la IA. Se puede aplicar a la inteligencia artificial, la conducción autónoma, la automatización industrial y de fabricación, las ciudades inteligentes y el lenguaje natural. Se planea que el procesamiento, la computación perimetral y otros campos se produzcan en masa en 2023, y la investigación y el desarrollo de chips de alta gama que se pueden aplicar al entrenamiento de IA y la computación científica ha entrado en la etapa final.
En la era de los grandes modelos, la potencia informática se ha convertido en una infraestructura crucial. Para hacer frente a la feroz competencia del mercado de IA y HPC, es necesario lograr un soporte de potencia informática con alto rendimiento y versatilidad. A medida que la unión entre el algoritmo de IA y la arquitectura del chip se hace cada vez más profunda, esperamos ver más y más empresas nacionales de chips de IA, como Tenstorrent, que se atrevan a desafiar a los gigantes, lleven a cabo innovaciones estructurales en tecnología y progresen en ecología paso a paso. . Por supuesto, también esperamos la entrada activa de capital de todas las partes para crear una situación en la que todos salgan ganando.
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Desafiando a Nvidia, este unicornio recaudó otros $100 millones
Fuente original: Finanzas Rongzhong
Autor: Zheng Wei
El aumento de AIGC ha encendido el modelo grande y también ha encendido toda la pista de chips de IA. Sin embargo, quien más se ha beneficiado es Nvidia, que posee chips de IA de alto rendimiento. Como el hardware necesario para entrenar la IA, los chips de gama alta de Nvidia son instantáneamente populares, e incluso "una tarjeta es difícil de encontrar".
Esta semana, el "Financial Times" británico informó que para asegurar la victoria en la "Guerra de los 100 modelos", los gigantes de Internet representados por Baidu, Tencent, Alibaba y ByteDance hicieron un gran pedido de US $ 5 mil millones con Nvidia de una sola vez. , para competir por chips de IA de alto rendimiento. De hecho, no solo las empresas chinas, sino también las extranjeras OpenAI, Google, META, Amazon, etc., todas las empresas dedicadas a la IA generativa dependen en gran medida de los chips de IA de Nvidia para la formación.
Según las estadísticas, en la actualidad, Nvidia ha ocupado del 80 % al 95 % del mercado mundial de chips informáticos de IA. El monopolio absoluto del mercado ha traído enormes beneficios a Nvidia. Desde principios de 2023, las acciones de Nvidia han subido un 170 %. Solo una semana después de que Nvidia publicara su informe financiero del primer trimestre de 2023, el precio de sus acciones se disparó más del 25%. A finales de mayo, el precio de las acciones de Nvidia alcanzó un máximo histórico de 419,38 USD en un momento, lo que la convierte en la primera empresa de chips del mundo con un valor de mercado superior a 1 billón de USD. **
Desafiando a Nvidia, este unicornio recaudó otros $100 millones
Donde hay un monopolio, habrá retadores. Tenstorrent, una empresa canadiense de puesta en marcha de chips de inteligencia artificial, es una empresa de vanguardia que se atreve a desafiar a los gigantes.
Reuters informó recientemente que Tenstorrent ha recaudado con éxito $ 100 millones de fondos de inversión de Hyundai Motor Group y Samsung. Los fondos se utilizarán para gastos e inversiones del equipo de investigación y desarrollo, como el desarrollo de chiplets de inteligencia artificial (Chiplets) y la formulación de su hoja de ruta de software de aprendizaje automático.
Esta ronda de financiación es la séptima ronda de financiación de Tenstorrent hasta el momento. A diferencia del pasado, la fuente de esta ronda de financiación no proviene de instituciones de capital de riesgo tradicionales, sino de partes interesadas como Hyundai y Samsung.
El financiamiento para esta ronda se divide en tres tramos: $30 millones de Hyundai Motor Group, $20 millones de Kia Motors y $50 millones de Samsung Catalyst Fund y otros inversores, incluidos Fidelity Ventures, Eclipse Ventures, Epiq Capital y Maverick Capital et al.
Antes de esta ronda de financiación, Tenstorrent había recaudado 234,5 millones de dólares y estaba valorada en 1.000 millones de dólares, lo que la convertía en una empresa emergente unicornio. Hasta ahora, Tenstorrent ha recaudado un total de más de 350 millones de dólares estadounidenses y se espera que la última valoración aumente a más de 1400 millones de dólares estadounidenses.
Heung-so Kim, vicepresidente ejecutivo y jefe de la Oficina de Estrategia Global (GSO) de Hyundai Motor Group, dijo: "El alto potencial de crecimiento de Tenstorrent y los chips de IA de alto rendimiento ayudarán al grupo a asegurar tecnologías competitivas para la movilidad futura. A través de esta inversión , el grupo espera desarrollar y optimizar la tecnología de semiconductores diferenciados para ayudar al desarrollo de futuros automóviles inteligentes y, al mismo tiempo, mejorar las capacidades internas del desarrollo de tecnología de inteligencia artificial".
Marco Chisari, vicepresidente ejecutivo de Samsung Electronics y director del Centro de Innovación de Semiconductores de Samsung, también señaló: "La tecnología líder en la industria, el liderazgo ejecutivo y la hoja de ruta agresiva de Tenstorrent nos han impulsado a codirigir esta ronda de financiamiento. Estamos entusiasmados sobre la oportunidad de asociarse con Tenstorrent", para acelerar la innovación en IA e informática".
Además de la afirmación de esta empresa de vanguardia, lo que realmente atrajo la atención de los socios e inversionistas de la industria fue la incorporación de Jim Keller, una leyenda en el campo de los chips.
Elimina a los fuertes y ayuda a los débiles, la gente les da el apodo de Silicon Valley Ranger
Para Jim Keller, es posible que la mayoría de la gente no haya oído hablar de él, pero si su nombre se menciona en la industria de los chips, creo que mucha gente lo considerará un "dios". Ha estado en la industria durante casi 40 años y ha apoyado a gigantes tecnológicos como AMD, Intel, Apple y Tesla. Algunas personas en la industria se burlaron de que estaba cuidando el desarrollo equilibrado de la industria de los chips, por lo que lo llamaron "Silicon Valley Ranger".
En 1984, Jim Keller se dedicó a la industria de los chips después de obtener una licenciatura en ingeniería eléctrica de la Universidad Estatal de Pensilvania. Aunque no estudió para la escuela de posgrado, tenía mucho talento y confiaba en su fuerza para prosperar en la industria de los chips donde solo había talentos altamente educados, y fue capaz de "caminar de lado" entre los principales gigantes de los chips, convirtiéndolo en una leyenda de su generación.
Después de graduarse, Jim Keller se unió por primera vez a DEC, que era el centro de atención en ese momento, y trabajó allí durante 15 años. Durante este período, Jim Keller pasó gradualmente de ser un novato en chips a un arquitecto de chips que puede desempeñar su propio papel. Participó y dirigió el diseño de los procesadores Alpha 21164 y 21264, que han tenido un profundo impacto en muchos arquitectos y diseñadores en el futuro.
Después de dejar DEC, Jim Keller comenzó su vida en el diseño de chips. En 1998, se unió a AMD, ayudó en el desarrollo del procesador AMD Athlon (K7) y se desempeñó como arquitecto del procesador K8. A través de la arquitectura K8, AMD tiene la fuerza para competir con Intel por primera vez. Al mismo tiempo, participó en el diseño de la arquitectura X86-64, logrando que AMD superara a Intel en la ruta técnica por primera vez. Dos logros hicieron famoso a Jim Keller.
En 1999, Jim Keller se unió a Sibyte, se dedicó a la investigación y el desarrollo de procesadores de red basados en la arquitectura MIPS y diseñó un chip MIPS con una interfaz de red de 1 Gbit/s. Sin que él lo supiera en ese momento, la arquitectura MIPS formal sentó las bases para los chips posteriores de la serie A de Apple. En 2004 se fue para unirse a PA Semi.
En 2008, Apple adquirió PA Semi y, naturalmente, Jim Keller entró en Apple y participó en el diseño de los chips de desarrollo propio de Apple. Durante su mandato, dirigió el diseño de los procesadores móviles de dos generaciones A4 y A5, que se aplicaron a iPhone 4/4s, iPad/iPad2 y otros dispositivos, y se convirtieron en el punto de partida de los chips de desarrollo propio de la serie A de Apple. Se dice que Jobs está muy satisfecho con estos dos chips de desarrollo propio. Debido a que el iPhone 3 usaba chips Samsung antes, es un gran paso adelante para Jobs poder usar chips personalizados hechos por él mismo. Pero Jim Keller no se perdió los logros: cuando los chips de la serie A de Apple estaban de moda, decidió volver a AMD.
En 2012, AMD estaba muy por detrás de Intel en el diseño de procesadores para PC. Jim Keller decidió regresar a su antiguo club derrotado y dirigió el desarrollo de una microarquitectura revolucionaria cuyo nombre en código era Zen (Zen). La arquitectura Zen afirmaba aumentar el rendimiento de los procesadores AMD en un 40%, pero mucha gente en su momento no lo creyó, pensando que era una exageración, pero los hechos lo demostraron todo. Zen se ha convertido en la arquitectura más famosa en la historia de AMD, cambiando el rumbo de una sola vez y ayudando a AMD a recuperar su posición líder en el mercado de procesadores x86-64 de gama alta. Jim Keller también ganó la reputación de "Padre del Zen".
En 2015, Jim Keller se retiró nuevamente y dejó AMD. Y esta vez se unirá a Tesla para ayudar a Elon Musk. Después de trabajar en Tesla durante tres años, desarrolló y diseñó un chip de IA para la conducción autónoma: el piloto automático, que se dice que envió 1 millón de unidades, creando una base de hardware para que Tesla logre una conducción totalmente autónoma.
En 2018, frente a Intel, que perdió su posición de liderazgo en la industria de los chips, Jim Keller volvió a ayudarlo. Se desempeñó como vicepresidente sénior, liderando la investigación y el desarrollo de la arquitectura NGC del proyecto de exploración fronteriza, a fin de planificar el futuro para los próximos diez años. Se dice que en Intel ha dirigido hasta 10.000 ingenieros, y se estima que nadie podrá romper este récord.
Cuando llegue el momento de 2021, Nvidia está matando a todos los lados con el A100 (el chip de inteligencia artificial de mayor rendimiento en la industria en ese momento), y no hay oponente. Pero el "Ranger" no podía tolerar la arena en sus ojos. Jim Keller decidió dejar Intel para dedicarse a los chips de IA, por lo que se unió a la mencionada empresa Tenstorrent y actualmente es el CEO.
A juzgar por su currículum, Jim Keller ha participado en la investigación y el desarrollo de chips con diferentes conjuntos de instrucciones como Alpha, MIPS, X86, AI y ARM durante casi 40 años Se puede decir que ha pasado por todos los conjuntos de instrucciones principales. . Desde que se unió a Tenstorrent, ha ayudado a la empresa a establecer rápidamente una reputación en la industria de chips de IA rodeada de enemigos poderosos y ha recaudado financiamiento. Creo que tiene algo que ver con la participación de este maestro en diseño de chips.
Los terneros recién nacidos no tienen miedo de los tigres, los chips de IA marcan el comienzo de los desafíos
Tenstorrent fue fundada en 2016 por los ex-AMD Ljubisa Bajic, Milos Trajkovic e Ivan Hamer. Con alrededor de 70 empleados en Toronto y Austin, es una verdadera "pequeña empresa". Sin embargo, todos los miembros clave de la empresa tienen experiencia en el diseño de chips, e incluso se les puede llamar el "equipo de diseño de chips". Además del Jim Keller presentado anteriormente, el fundador Ljubisa Bajic fue un arquitecto senior de Nvidia y AMD, pero ahora anunció su retiro y se convirtió en consultor, y continuará explorando soluciones de IA de próxima generación.
Raja Koduri, ex colega del ex arquitecto jefe de Jim Keller en Intel, también se unió a la junta directiva de Tenstorrent. Ha hecho muchas contribuciones a la tecnología y la arquitectura de Intel, especialmente al traer al mercado 3 nuevas líneas de productos del negocio de gráficos de alto rendimiento en 2022. "Es una de las pocas personas en la industria que comprende todos los aspectos del negocio de CPU, GPU, IA y semiconductores, y es un gran activo para el crecimiento comercial de Tenstorrent", presentó Jim Keller.
Además, el arquitecto principal de Tenstorrent Ascalon es Wei-Han Lien, quien fue uno de los diseñadores responsables de la microarquitectura de CPU "ancha" de Apple, que puede ejecutar hasta 8 instrucciones por reloj. Los SoC A14 y M1 de Apple, por ejemplo, cuentan con ocho núcleos de CPU Firestorm de alto rendimiento y anchos, y dos años después de su introducción, todavía se encuentran entre los diseños con mayor eficiencia energética de la industria. Lien puede ser uno de los mejores expertos en microarquitectura de CPU "ancha" en la industria y, según se informa, es el único diseñador de procesadores que ha dirigido un equipo de ingenieros para desarrollar un núcleo de CPU de alto rendimiento RISC-V de ocho anchos.
Después de comprender la columna vertebral del equipo, echemos un vistazo a los productos de Tenstorrent. Planean desarrollar chips RISC-V y AI en forma de diseños heterogéneos y Chiplet. En la actualidad, Tenstorrenst ha desarrollado chips Grayskull y Wormhole basados en procesos de 12nm, con una potencia de cómputo FP8 de hasta 328TFlops. Entre ellos, Grayskull contiene 120 núcleos personalizados, con una potente matriz de núcleos de procesamiento TENSIX, cada núcleo TENSIX tiene funciones de front-end completamente programables en C ++, multihilo, motor de computación matricial de alta eficiencia energética y área, motor SIMD potente y flexible, etc. . La compañía también lanzará el chip de computadora ML autónomo Black Hole en un futuro cercano, construido utilizando un proceso de 6nm y basado en la arquitectura SiFive RISC-V X-280 para computación heterogénea, cuyo lanzamiento está programado para este año. Mientras tanto, toda la pila de software tiene solo unas 50,000 líneas de código. A diferencia de la mayoría de los otros circuitos integrados específicos de IA (ASIC) que requieren un proceso de desarrollo personalizado, Tenstorrent es muy adaptable y flexible, y admite todas las principales cadenas de herramientas, marcos y tiempos de ejecución. Entonces, la mayor ventaja de Nvidia, que es extremadamente fácil de desarrollar, está siendo cuestionada.
En términos de chips de IA de alto rendimiento, Tenstorrent planea lanzar un diseño de alto rendimiento altamente configurable que se puede comparar con la última plataforma GH200 Grace Hopper de Nvidia en 2024 a través de una combinación de chips de CPU de 3nm y chips ML/AI. Hay 16 núcleos en el lado de la CPU, mientras que el chiplet AI contiene 40 núcleos. El grupo de chips AI y el chip de CPU tienen cada uno cuatro chips de memoria, y todo el conjunto de chips está conectado al chip IO para expandir funciones como PCIe.
Según Jim Keller, **El objetivo de Tenstorrent es ser de 5 a 10 veces más económico que los sistemas de GPU de rendimiento similar. **Usamos mucho menos ancho de banda de memoria porque tenemos un compilador de gráficos y nuestra arquitectura es más una máquina de flujo de datos que una GPU, por lo que los datos se envían de un elemento de procesamiento a otro muy rápidamente. Esto evita el uso de costosos intercaladores de silicio HBM. Al mismo tiempo, nuestros chips tienen puertos de red, que son propicios para formar clústeres de arreglos a gran escala a través de cables de red para expansión horizontal sin usar otros conmutadores. Técnicamente, esta es una de las razones por las que nuestro enfoque es más económico que el de Nvidia. Además, también apoyamos la transferencia de licencias de tecnología abierta, que es conveniente para que todos construyan una ecología.
La pista de chips AI marcó el comienzo de una nueva tendencia, la cantidad de jugadores nacionales
Aunque no se debe subestimar a los retadores, Nvidia todavía ocupa una posición de liderazgo absoluto en el campo de los chips de IA, ocupando la gran mayoría de la cuota de mercado en escenarios de entrenamiento y razonamiento en la nube. Además de Nvidia, están AMD e Intel. Sin embargo, con el vigoroso desarrollo de nuestro país, muchas empresas nacionales han entrado en este camino en los últimos años y han progresado gradualmente.
Según la predicción de IDC, la escala del poder de cómputo de IA de China mantendrá un rápido crecimiento y se espera que alcance los 1271,4 EFLOPS para 2026, con una CAGRA (2022-2026) del 52,3 %. En este contexto, IDC predice que la computación heterogénea se convertirá en la tendencia principal. En los próximos 18 meses, la tasa de carga de GPU, ASIC y FPGA en servidores de inteligencia artificial globales aumentará. En 2025, el tamaño del mercado de chips de IA alcanzará 72,6 mil millones de dólares estadounidenses. Empresas nacionales como Cambrian, Pingtouge y otros actores de la era 1.0 ahora se han convertido en empresas que cotizan en bolsa con chips de potencia informática de IA de alta calidad. Además, cada vez más empresas emergentes de chips de IA se están uniendo activamente, incluido el capital de todos los lados, aumentando la inversión en este campo.
Tomando 2022 como ejemplo, muchas empresas como Moore Thread, Tianshu Zhixin, Muxi, Denglin Technology, Shenliu Microelectronics, Lingjiu Microelectronics y Lisuan Technology han obtenido financiación de capital. Entre ellos, Moore Thread 1500 millones, Tianshu Zhixin Chao 1000 millones y Mu Xi 1000 millones El monto de financiamiento de estas tres empresas es relativamente grande.
Fundada en octubre de 2020, Moore Thread es una empresa de circuitos integrados que se centra en el diseño de chips de GPU con todas las funciones. En la actualidad, Moore Thread ha lanzado dos chips de GPU multifuncionales basados en su arquitectura de sistema unificado MUSA: "Sudi" y "Chunxiao", así como una serie de pilas de software de GPU y herramientas de aplicación.
Tianshu Zhixin anunció en julio de 2022 que ha completado la ronda C+ y la ronda de financiación C++ que superan los mil millones de yuanes. La empresa es proveedora de I+D y producción de chips GPGPU de gama alta y sistemas informáticos de alto rendimiento. En 2018, comenzó la investigación y el desarrollo de chips GPGPU de 7nm en la nube. En marzo de 2021, se lanzará oficialmente el producto de GPU de propósito general para entrenamiento en la nube de 7 nm: Tiangai 100. A fines de marzo de 2022, Tiangai 100 logró pedidos de ventas de casi 200 millones de yuanes e implementó más de 200 escenarios de aplicación.
El 5 de julio de 2022, Mu Xi anunció la finalización de la ronda de financiación Pre-B de 1000 millones de RMB. Esta es la quinta ronda de financiación de Muxi desde su creación en septiembre de 2020, con una inversión total de más de 2.000 millones de yuanes. El primer chip GPU de uso general y alto rendimiento de Muxi se fabricó con éxito en enero de 2022. Adopta un proceso de 7 nm y se centra en el razonamiento de la IA. Se puede aplicar a la inteligencia artificial, la conducción autónoma, la automatización industrial y de fabricación, las ciudades inteligentes y el lenguaje natural. Se planea que el procesamiento, la computación perimetral y otros campos se produzcan en masa en 2023, y la investigación y el desarrollo de chips de alta gama que se pueden aplicar al entrenamiento de IA y la computación científica ha entrado en la etapa final.
En la era de los grandes modelos, la potencia informática se ha convertido en una infraestructura crucial. Para hacer frente a la feroz competencia del mercado de IA y HPC, es necesario lograr un soporte de potencia informática con alto rendimiento y versatilidad. A medida que la unión entre el algoritmo de IA y la arquitectura del chip se hace cada vez más profunda, esperamos ver más y más empresas nacionales de chips de IA, como Tenstorrent, que se atrevan a desafiar a los gigantes, lleven a cabo innovaciones estructurales en tecnología y progresen en ecología paso a paso. . Por supuesto, también esperamos la entrada activa de capital de todas las partes para crear una situación en la que todos salgan ganando.