Підйом AIGC запалив велику модель, а також запалив увесь шлях чіпів ШІ. Однак найбільше виграла Nvidia, яка володіє високопродуктивними чіпами ШІ. Як необхідне обладнання для навчання штучного інтелекту висококласні чіпи Nvidia миттєво стають популярними, і навіть «одну картку важко знайти».
Цього тижня британська «Financial Times» повідомила, що для забезпечення перемоги у «війні 100 моделей» інтернет-гіганти в особі Baidu, Tencent, Alibaba та ByteDance на одному диханні розмістили велике замовлення на суму 5 мільярдів доларів у Nvidia. конкурувати за високопродуктивні мікросхеми ШІ. Фактично, не лише китайські компанії, а й іноземні OpenAI, Google, META, Amazon тощо, усі компанії, які займаються генеративним ШІ, значною мірою покладаються на чіпи ШІ Nvidia для навчання.
Згідно зі статистичними даними, на даний момент Nvidia займає від 80% до 95% світового ринку обчислювальних чіпів зі штучним інтелектом. Абсолютна монополія на ринку принесла Nvidia величезні вигоди. З початку 2023 року акції Nvidia зросли на 170%. Лише за тиждень після того, як Nvidia опублікувала свій фінансовий звіт за перший квартал 2023 року, ціна її акцій злетіла більш ніж на 25%. Станом на кінець травня ціна акцій Nvidia в якийсь момент досягла рекордного рівня в 419,38 доларів США, що зробило її першою в світі компанією з виробництва мікросхем, ринкова вартість якої перевищує 1 трильйон доларів США. **
Цей єдиноріг, кинувши виклик Nvidia, зібрав ще 100 мільйонів доларів
Там, де є монополія, будуть претенденти. Tenstorrent, канадська компанія-стартап чіпів ШІ, є передовою компанією, яка наважується кинути виклик гігантам.
ШІ-чіп Tenstorrent (ілюстрація з tomshardware.com)
Reuters нещодавно повідомив, що Tenstorrent успішно залучив 100 мільйонів доларів з інвестиційних фондів Hyundai Motor Group і Samsung. Кошти будуть використані на витрати та інвестиції команди досліджень і розробок, такі як розробка чіплетів штучного інтелекту (Chiplets) і формулювання дорожньої карти програмного забезпечення машинного навчання.
Цей раунд фінансування є сьомим раундом фінансування Tenstorrent. На відміну від минулого, джерелом цього раунду фінансування є не традиційні установи венчурного капіталу, а такі зацікавлені сторони, як Hyundai і Samsung.
Фінансування цього раунду розподілено на три транші: 30 мільйонів доларів від Hyundai Motor Group, 20 мільйонів доларів від Kia Motors і 50 мільйонів доларів від Samsung Catalyst Fund та інших інвесторів, включаючи Fidelity Ventures, Eclipse Ventures, Epiq Capital і Maverick Capital та ін.
До цього раунду фінансування Tenstorrent залучив 234,5 мільйона доларів і оцінювався в 1 мільярд доларів, що зробило його вискочкою-єдинорогом. Наразі Tenstorrent зібрав загалом понад 350 мільйонів доларів США, і очікується, що остання оцінка зросте до понад 1,4 мільярда доларів США.
Хен Со Кім, виконавчий віце-президент і голова відділу глобальної стратегії (GSO) Hyundai Motor Group, сказав: «Високий потенціал зростання Tenstorrent і високопродуктивні мікросхеми ШІ допоможуть групі забезпечити конкурентоспроможні технології для мобільності майбутнього. Завдяки цій інвестиції , група сподівається розробити та оптимізувати диференційовану напівпровідникову технологію, щоб допомогти розробці майбутніх розумних автомобілів і в той же час розширити внутрішні можливості розробки технологій штучного інтелекту».
Марко Чісарі, виконавчий віце-президент Samsung Electronics і голова Інноваційного центру Samsung Semiconductor Innovation Center, також зазначив: «Провідна технологія Tenstorrent, виконавче керівництво та агресивна дорожня карта спонукали нас до спільного керівництва цим раундом фінансування. Ми раді про можливість співпрацювати з Tenstorrent." , щоб прискорити штучний інтелект та обчислювальні інновації".
На додаток до затвердження цієї передової компанії, що насправді привернуло увагу галузевих партнерів та інвесторів, було додавання Джима Келлера, легенди в галузі мікросхем.
Усуньте сильних і допоможіть слабким, люди дають їм прізвисько рейнджер Кремнієвої долини
Щодо Джима Келлера, більшість людей, можливо, не чули про це, але якщо його ім’я згадується в індустрії мікросхем, я думаю, що багато людей вважатимуть його «богом». Він працює в галузі майже 40 років і підтримував таких технологічних гігантів, як AMD, Intel, Apple і Tesla. Деякі люди в індустрії висміювали, що він піклується про збалансований розвиток індустрії чіпів, тому його називали «Рейнджером Силіконової долини».
У 1984 році Джим Келлер присвятив себе індустрії чіпів після отримання ступеня бакалавра електротехніки в Університеті штату Пенсільванія. Хоча він не навчався в аспірантурі, він був дуже талановитим і покладався на свої сили, щоб процвітати в індустрії чіпів, де були лише високоосвічені таланти, і він зміг «пройти боком» серед великих гігантів чіпів, зробивши його легенда свого покоління.
Після закінчення школи Джим Келлер спочатку приєднався до DEC, яка на той час була в центрі уваги, і пропрацював там 15 років. Протягом цього періоду Джим Келлер поступово перетворився з новачка в чіпи на архітектора чіпів, який може грати власну роль. Він брав участь і керував розробкою процесорів Alpha 21164 і 21264, які в майбутньому мали глибокий вплив на багатьох архітекторів і дизайнерів.
Після відходу з DEC Джим Келлер почав своє життя з розробки мікросхем. У 1998 році він приєднався до AMD, допомагав у розробці процесора AMD Athlon (K7) і працював архітектором процесора K8. Завдяки архітектурі K8 AMD вперше має сили конкурувати з Intel. У той же час він брав участь у розробці архітектури X86-64, завдяки чому AMD вперше перевершила Intel у технічному плані. Два досягнення прославили Джима Келлера.
У 1999 році Джим Келлер приєднався до Sibyte, займаючись дослідженнями та розробкою мережевих процесорів на основі архітектури MIPS, і розробив чіп MIPS з мережевим інтерфейсом 1 Гбіт/с. Невідомо йому в той час, формальна архітектура MIPS заклала основу для пізніших чіпів Apple A-серії. У 2004 році пішов у PA Semi.
У 2008 році Apple придбала PA Semi, і Джим Келлер, природно, увійшов до Apple і брав участь у розробці чіпів власної розробки Apple. Під час свого перебування на посаді він очолював розробку мобільних процесорів A4 і A5 двох поколінь, які застосовувалися в iPhone 4/4s, iPad/iPad2 та інших пристроях, і стали відправною точкою для чіпів Apple серії A власної розробки. Кажуть, що Джобс дуже задоволений цими двома мікросхемами власної розробки. Оскільки iPhone 3 раніше використовував чіпи Samsung, для Джобса є великим кроком вперед можливість використовувати власноруч виготовлені чіпи. Але Джим Келлер не втратив досягнень: коли чіпи Apple серії A були гарячими, він вирішив повернутися до AMD.
У 2012 році AMD значно відставала від Intel у розробці процесорів для ПК. Джим Келлер вирішив повернутися в свій розбитий старий клуб і очолив розробку революційної мікроархітектури під кодовою назвою Zen (Дзен). Архітектура Zen стверджувала, що підвищує продуктивність процесорів AMD на 40%, але багато людей тоді не вірили цьому, вважаючи, що це перебільшення, але факти довели все. Zen стала найвідомішою архітектурою в історії AMD, одним махом змінивши ситуацію та допомогвши AMD відновити лідируючі позиції на ринку високоякісних процесорів x86-64. Джим Келлер також завоював репутацію «батька дзен».
У 2015 році Джим Келлер знову пішов на пенсію та залишив AMD. І цього разу він приєднається до Tesla, щоб допомогти Ілону Маску. Пропрацювавши в Tesla протягом трьох років, він розробив і спроектував чіп AI для автономного водіння — Autopilot, який, як кажуть, поставив 1 мільйон одиниць, створивши апаратну основу для Tesla для досягнення повністю автономного водіння.
У 2018 році, зіткнувшись з Intel, яка втратила лідируючі позиції в індустрії чіпів, Джим Келлер знову повернувся, щоб допомогти йому. Обіймав посаду старшого віце-президента, очолював дослідження та розробку архітектури NGC проекту дослідження кордону, щоб планувати наперед на наступні десять років. Кажуть, що в Intel він очолював аж 10 000 інженерів, і, за оцінками, нікому не вдасться побити цей рекорд.
Коли настає час 2021 року, Nvidia вбиває всіх сторін A100 (найвища продуктивність чіпа ШІ в галузі на той час), і суперника немає. Але «рейнджер» терпіти не міг піску в очі. Джим Келлер вирішив залишити Intel, щоб зайнятися чіпами ШІ, тому він приєднався до вищезгаданої компанії Tenstorrent і зараз є генеральним директором.
Судячи з його резюме, Джим Келлер майже 40 років брав участь у дослідженні та розробці чіпів з різними наборами інструкцій, таких як Alpha, MIPS, X86, AI та ARM. Можна сказати, що він пройшов через усі основні набори інструкцій. . З моменту приєднання до Tenstorrent він допоміг компанії швидко завоювати репутацію в індустрії чіпів штучного інтелекту в оточенні могутніх ворогів і залучив фінансування. Я вважаю, що це пов’язано з участю цього майстра дизайну чіпів.
Новонароджені телята не бояться тигрів, чіпи AI відкривають суперників
Tenstorrent був заснований у 2016 році колишнім AMD Любішою Баїчем, Мілошем Трайковічем та Іваном Хамером. Це справжня «маленька компанія» з близько 70 співробітниками в Торонто та Остіні. Проте всі ключові члени компанії мають досвід розробки мікросхем, і їх навіть можна назвати «командою дизайнерів мікросхем». На додаток до Джима Келлера, згаданого вище, засновник Любіша Баїч був старшим архітектором Nvidia та AMD, але тепер оголосив про свою відставку та став консультантом, а також продовжить досліджувати рішення ШІ нового покоління.
Раджа Кодурі, колишній колега колишнього головного архітектора Джима Келлера в Intel, також увійшов до ради директорів Tenstorrent. Вона зробила великий внесок у технологію та архітектуру Intel, особливо у виведенні на ринок 3 нових продуктових ліній у сфері високопродуктивної графіки у 2022 році. «Він один із небагатьох людей у галузі, хто розуміє всі аспекти ЦП, ГП, штучного інтелекту та напівпровідників, і є великою перевагою для розвитку бізнесу Tenstorrent», — представив Джим Келлер.
Крім того, головним архітектором Tenstorrent Ascalon є Вей-Хан Ліен, який був одним із дизайнерів, відповідальних за «широку» мікроархітектуру процесора Apple, яка може виконувати до 8 інструкцій за такт. Наприклад, процесори Apple A14 і M1 оснащені вісьмома широкими високопродуктивними процесорними ядрами Firestorm, і через два роки після появи вони все ще залишаються одними з найбільш енергоефективних проектів у галузі. Лієн може бути одним із найкращих експертів із «широкої» мікроархітектури ЦП у галузі, і він, як повідомляється, єдиний розробник процесорів, який очолював команду інженерів для розробки високопродуктивного ядра ЦП RISC-V із вісьмома ширинами.
Зрозумівши кістяк команди, давайте поглянемо на продукти Tenstorrent. Вони планують розробляти мікросхеми RISC-V і AI у формі гетерогенних і чіплетних конструкцій. Наразі Tenstorrenst розробив чіпи Grayskull і Wormhole на основі 12-нм процесу з обчислювальною потужністю FP8 до 328 TFlops. Серед них Grayskull містить 120 користувальницьких ядер із потужним масивом процесорних ядер TENSIX, кожне ядро TENSIX має повну програмовану C++, багатопотокову, інтерфейсну функцію; матричний обчислювальний механізм із високою площею та енергоефективністю; потужний і гнучкий механізм SIMD тощо . Компанія також найближчим часом випустить автономний комп’ютерний чіп Black Hole ML, створений за 6-нанометровим техпроцесом і заснований на архітектурі SiFive RISC-V X-280 для гетерогенних обчислень, який планується запустити цього року. Тим часом весь стек програмного забезпечення складається лише з 50 000 рядків коду. На відміну від більшості інших спеціалізованих інтегральних схем штучного інтелекту (ASIC), які вимагають спеціального процесу розробки, Tenstorrent є дуже адаптивним і гнучким, підтримуючи всі основні інструменти, фреймворки та середовища виконання. Отже, найбільша перевага Nvidia, яку надзвичайно легко розвинути, піддається сумніву.
Що стосується високопродуктивних чіпів штучного інтелекту, Tenstorrent планує запустити високопродуктивний дизайн із можливістю конфігурації, який можна буде порівняти з останньою платформою Nvidia GH200 Grace Hopper у 2024 році завдяки поєднанню 3-нм чіпів ЦП і чіпів ML/AI. На стороні процесора є 16 ядер, тоді як чіплет AI містить 40 ядер. Група мікросхем штучного інтелекту та мікросхема центрального процесора мають по чотири мікросхеми пам’яті, а весь чіпсет підключений до мікросхеми вводу-виводу для розширення функцій, таких як PCIe.
За словами Джима Келлера, **Tenstorrent має на меті бути в 5-10 разів дешевшими за аналогічні GPU-системи. **Ми використовуємо набагато меншу пропускну здатність пам’яті, оскільки у нас є графічний компілятор, а наша архітектура більше нагадує машину потоку даних, ніж графічний процесор, тому дані надсилаються від одного елемента обробки до іншого дуже швидко. Це дозволяє уникнути використання дорогих кремнієвих інтерпозерів HBM. У той же час наші мікросхеми мають мережеві порти, які сприяють формуванню великомасштабних кластерів масивів через мережеві кабелі для горизонтального розширення без використання інших комутаторів. Технічно це одна з причин, чому наш підхід дешевший, ніж підхід Nvidia. Крім того, ми також підтримуємо передачу ліцензії на відкриту технологію, яка зручна для всіх для побудови екології.
Штучний інтелект започаткував нову тенденцію, кількість вітчизняних гравців
Незважаючи на те, що конкурентів не слід недооцінювати, Nvidia все ще займає абсолютну лідируючу позицію в області чіпів штучного інтелекту, займаючи переважну частку ринку в хмарних сценаріях навчання та аргументації. Крім Nvidia, є AMD і Intel. Проте, з бурхливим розвитком нашої країни, багато вітчизняних підприємств увійшли в цей шлях в останні роки і поступово досягли прогресу.
Згідно з прогнозом IDC, масштаб обчислювальної потужності штучного інтелекту в Китаї буде підтримувати швидке зростання, і очікується, що він досягне 1271,4 EFLOPS до 2026 року з CAGRA (2022-2026) 52,3%. У цьому контексті IDC прогнозує, що гетерогенні обчислення стануть основною тенденцією. У наступні 18 місяців рівень завантаження GPU, ASIC і FPGA у глобальних серверах штучного інтелекту зросте. У 2025 році розмір ринку чіпів ШІ досягне 72,6 мільярда доларів США. Вітчизняні компанії, такі як Cambrian, Pingtouge та інші гравці в епоху 1.0, тепер стали зареєстрованими на біржі компаніями з високоякісними процесорами штучного інтелекту. Крім того, все більше і більше стартапів, що створюють чіпи штучного інтелекту, активно приєднуються, включаючи капітал з усіх сторін, що збільшує інвестиції в цю сферу.
Взявши як приклад 2022 рік, багато компаній, таких як Moore Thread, Tianshu Zhixin, Muxi, Denglin Technology, Shenliu Microelectronics, Lingjiu Microelectronics і Lisuan Technology, отримали капітальне фінансування. Серед них Moore Thread 1,5 млрд, Tianshu Zhixin Chao 1 млрд і Mu Xi 1 млрд. Сума фінансування цих трьох компаній відносно велика.
Moore Thread, заснована в жовтні 2020 року, є компанією з виробництва інтегральних схем, яка зосереджується на розробці повнофункціональних графічних процесорів. На даний момент Moore Thread випустила два багатофункціональних GPU-чіпи на основі уніфікованої системної архітектури MUSA - "Sudi" і "Chunxiao", а також серію стеків програмного забезпечення GPU та прикладних інструментів.
У липні 2022 року компанія Tianshu Zhixin оголосила про завершення раунду фінансування C+ і C++, що перевищує 1 мільярд юанів. Компанія є постачальником досліджень і розробок і виробництва чіпів GPGPU високого класу та високопродуктивних обчислювальних систем.У 2018 році вона почала дослідження та розробку чіпів 7nm GPGPU у хмарі. У березні 2021 року буде офіційно випущено 7-нм хмарний навчальний продукт загального призначення GPU Tiangai 100. Станом на кінець березня 2022 року Tiangai 100 отримав замовлення на продаж майже на 200 мільйонів юанів і реалізував понад 200 сценаріїв застосування.
5 липня 2022 року Му Сі оголосив про завершення раунду Pre-B фінансування на 1 мільярд юанів. Це п’ятий раунд фінансування Muxi після його створення у вересні 2020 року із загальним обсягом інвестицій понад 2 мільярди юанів. Перший високопродуктивний графічний процесор загального призначення Muxi був успішно виготовлений у січні 2022 року. Він використовує 7-нм техпроцес і зосереджений на штучному інтелекті. Його можна застосовувати для штучного інтелекту, автономного водіння, промислової та виробничої автоматизації, розумних міст, природної мови. У 2023 році планується масове виробництво обробки, периферійних обчислень та інших областей, а дослідження та розробка чіпів вищого класу, які можна застосовувати для навчання штучному інтелекту та наукових обчислень, вийшли на завершальну стадію.
В епоху великих моделей обчислювальна потужність стала вирішальною інфраструктурою. Щоб відповідати жорсткій ринковій конкуренції штучного інтелекту та HPC, необхідно досягти підтримки обчислювальної потужності з високою продуктивністю та універсальністю. Оскільки зв’язок між алгоритмом штучного інтелекту та архітектурою чіпа стає все глибшим і глибшим, ми очікуємо, що все більше вітчизняних компаній-виробників чіпів штучного інтелекту, таких як Tenstorrent, наважуються кинути виклик гігантам, впроваджують структурні інновації в технології та крок за кроком досягають прогресу в екології. . Звичайно, ми також з нетерпінням чекаємо активного припливу капіталу від усіх сторін, щоб створити виграшну ситуацію.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Кинувши виклик Nvidia, цей єдиноріг зібрав ще 100 мільйонів доларів
Перше джерело: Rongzhong Finance
Автор: Чжен Вей
Підйом AIGC запалив велику модель, а також запалив увесь шлях чіпів ШІ. Однак найбільше виграла Nvidia, яка володіє високопродуктивними чіпами ШІ. Як необхідне обладнання для навчання штучного інтелекту висококласні чіпи Nvidia миттєво стають популярними, і навіть «одну картку важко знайти».
Цього тижня британська «Financial Times» повідомила, що для забезпечення перемоги у «війні 100 моделей» інтернет-гіганти в особі Baidu, Tencent, Alibaba та ByteDance на одному диханні розмістили велике замовлення на суму 5 мільярдів доларів у Nvidia. конкурувати за високопродуктивні мікросхеми ШІ. Фактично, не лише китайські компанії, а й іноземні OpenAI, Google, META, Amazon тощо, усі компанії, які займаються генеративним ШІ, значною мірою покладаються на чіпи ШІ Nvidia для навчання.
Згідно зі статистичними даними, на даний момент Nvidia займає від 80% до 95% світового ринку обчислювальних чіпів зі штучним інтелектом. Абсолютна монополія на ринку принесла Nvidia величезні вигоди. З початку 2023 року акції Nvidia зросли на 170%. Лише за тиждень після того, як Nvidia опублікувала свій фінансовий звіт за перший квартал 2023 року, ціна її акцій злетіла більш ніж на 25%. Станом на кінець травня ціна акцій Nvidia в якийсь момент досягла рекордного рівня в 419,38 доларів США, що зробило її першою в світі компанією з виробництва мікросхем, ринкова вартість якої перевищує 1 трильйон доларів США. **
Цей єдиноріг, кинувши виклик Nvidia, зібрав ще 100 мільйонів доларів
Там, де є монополія, будуть претенденти. Tenstorrent, канадська компанія-стартап чіпів ШІ, є передовою компанією, яка наважується кинути виклик гігантам.
Reuters нещодавно повідомив, що Tenstorrent успішно залучив 100 мільйонів доларів з інвестиційних фондів Hyundai Motor Group і Samsung. Кошти будуть використані на витрати та інвестиції команди досліджень і розробок, такі як розробка чіплетів штучного інтелекту (Chiplets) і формулювання дорожньої карти програмного забезпечення машинного навчання.
Цей раунд фінансування є сьомим раундом фінансування Tenstorrent. На відміну від минулого, джерелом цього раунду фінансування є не традиційні установи венчурного капіталу, а такі зацікавлені сторони, як Hyundai і Samsung.
Фінансування цього раунду розподілено на три транші: 30 мільйонів доларів від Hyundai Motor Group, 20 мільйонів доларів від Kia Motors і 50 мільйонів доларів від Samsung Catalyst Fund та інших інвесторів, включаючи Fidelity Ventures, Eclipse Ventures, Epiq Capital і Maverick Capital та ін.
До цього раунду фінансування Tenstorrent залучив 234,5 мільйона доларів і оцінювався в 1 мільярд доларів, що зробило його вискочкою-єдинорогом. Наразі Tenstorrent зібрав загалом понад 350 мільйонів доларів США, і очікується, що остання оцінка зросте до понад 1,4 мільярда доларів США.
Хен Со Кім, виконавчий віце-президент і голова відділу глобальної стратегії (GSO) Hyundai Motor Group, сказав: «Високий потенціал зростання Tenstorrent і високопродуктивні мікросхеми ШІ допоможуть групі забезпечити конкурентоспроможні технології для мобільності майбутнього. Завдяки цій інвестиції , група сподівається розробити та оптимізувати диференційовану напівпровідникову технологію, щоб допомогти розробці майбутніх розумних автомобілів і в той же час розширити внутрішні можливості розробки технологій штучного інтелекту».
Марко Чісарі, виконавчий віце-президент Samsung Electronics і голова Інноваційного центру Samsung Semiconductor Innovation Center, також зазначив: «Провідна технологія Tenstorrent, виконавче керівництво та агресивна дорожня карта спонукали нас до спільного керівництва цим раундом фінансування. Ми раді про можливість співпрацювати з Tenstorrent." , щоб прискорити штучний інтелект та обчислювальні інновації".
На додаток до затвердження цієї передової компанії, що насправді привернуло увагу галузевих партнерів та інвесторів, було додавання Джима Келлера, легенди в галузі мікросхем.
Усуньте сильних і допоможіть слабким, люди дають їм прізвисько рейнджер Кремнієвої долини
Щодо Джима Келлера, більшість людей, можливо, не чули про це, але якщо його ім’я згадується в індустрії мікросхем, я думаю, що багато людей вважатимуть його «богом». Він працює в галузі майже 40 років і підтримував таких технологічних гігантів, як AMD, Intel, Apple і Tesla. Деякі люди в індустрії висміювали, що він піклується про збалансований розвиток індустрії чіпів, тому його називали «Рейнджером Силіконової долини».
У 1984 році Джим Келлер присвятив себе індустрії чіпів після отримання ступеня бакалавра електротехніки в Університеті штату Пенсільванія. Хоча він не навчався в аспірантурі, він був дуже талановитим і покладався на свої сили, щоб процвітати в індустрії чіпів, де були лише високоосвічені таланти, і він зміг «пройти боком» серед великих гігантів чіпів, зробивши його легенда свого покоління.
Після закінчення школи Джим Келлер спочатку приєднався до DEC, яка на той час була в центрі уваги, і пропрацював там 15 років. Протягом цього періоду Джим Келлер поступово перетворився з новачка в чіпи на архітектора чіпів, який може грати власну роль. Він брав участь і керував розробкою процесорів Alpha 21164 і 21264, які в майбутньому мали глибокий вплив на багатьох архітекторів і дизайнерів.
Після відходу з DEC Джим Келлер почав своє життя з розробки мікросхем. У 1998 році він приєднався до AMD, допомагав у розробці процесора AMD Athlon (K7) і працював архітектором процесора K8. Завдяки архітектурі K8 AMD вперше має сили конкурувати з Intel. У той же час він брав участь у розробці архітектури X86-64, завдяки чому AMD вперше перевершила Intel у технічному плані. Два досягнення прославили Джима Келлера.
У 1999 році Джим Келлер приєднався до Sibyte, займаючись дослідженнями та розробкою мережевих процесорів на основі архітектури MIPS, і розробив чіп MIPS з мережевим інтерфейсом 1 Гбіт/с. Невідомо йому в той час, формальна архітектура MIPS заклала основу для пізніших чіпів Apple A-серії. У 2004 році пішов у PA Semi.
У 2008 році Apple придбала PA Semi, і Джим Келлер, природно, увійшов до Apple і брав участь у розробці чіпів власної розробки Apple. Під час свого перебування на посаді він очолював розробку мобільних процесорів A4 і A5 двох поколінь, які застосовувалися в iPhone 4/4s, iPad/iPad2 та інших пристроях, і стали відправною точкою для чіпів Apple серії A власної розробки. Кажуть, що Джобс дуже задоволений цими двома мікросхемами власної розробки. Оскільки iPhone 3 раніше використовував чіпи Samsung, для Джобса є великим кроком вперед можливість використовувати власноруч виготовлені чіпи. Але Джим Келлер не втратив досягнень: коли чіпи Apple серії A були гарячими, він вирішив повернутися до AMD.
У 2012 році AMD значно відставала від Intel у розробці процесорів для ПК. Джим Келлер вирішив повернутися в свій розбитий старий клуб і очолив розробку революційної мікроархітектури під кодовою назвою Zen (Дзен). Архітектура Zen стверджувала, що підвищує продуктивність процесорів AMD на 40%, але багато людей тоді не вірили цьому, вважаючи, що це перебільшення, але факти довели все. Zen стала найвідомішою архітектурою в історії AMD, одним махом змінивши ситуацію та допомогвши AMD відновити лідируючі позиції на ринку високоякісних процесорів x86-64. Джим Келлер також завоював репутацію «батька дзен».
У 2015 році Джим Келлер знову пішов на пенсію та залишив AMD. І цього разу він приєднається до Tesla, щоб допомогти Ілону Маску. Пропрацювавши в Tesla протягом трьох років, він розробив і спроектував чіп AI для автономного водіння — Autopilot, який, як кажуть, поставив 1 мільйон одиниць, створивши апаратну основу для Tesla для досягнення повністю автономного водіння.
У 2018 році, зіткнувшись з Intel, яка втратила лідируючі позиції в індустрії чіпів, Джим Келлер знову повернувся, щоб допомогти йому. Обіймав посаду старшого віце-президента, очолював дослідження та розробку архітектури NGC проекту дослідження кордону, щоб планувати наперед на наступні десять років. Кажуть, що в Intel він очолював аж 10 000 інженерів, і, за оцінками, нікому не вдасться побити цей рекорд.
Коли настає час 2021 року, Nvidia вбиває всіх сторін A100 (найвища продуктивність чіпа ШІ в галузі на той час), і суперника немає. Але «рейнджер» терпіти не міг піску в очі. Джим Келлер вирішив залишити Intel, щоб зайнятися чіпами ШІ, тому він приєднався до вищезгаданої компанії Tenstorrent і зараз є генеральним директором.
Судячи з його резюме, Джим Келлер майже 40 років брав участь у дослідженні та розробці чіпів з різними наборами інструкцій, таких як Alpha, MIPS, X86, AI та ARM. Можна сказати, що він пройшов через усі основні набори інструкцій. . З моменту приєднання до Tenstorrent він допоміг компанії швидко завоювати репутацію в індустрії чіпів штучного інтелекту в оточенні могутніх ворогів і залучив фінансування. Я вважаю, що це пов’язано з участю цього майстра дизайну чіпів.
Новонароджені телята не бояться тигрів, чіпи AI відкривають суперників
Tenstorrent був заснований у 2016 році колишнім AMD Любішою Баїчем, Мілошем Трайковічем та Іваном Хамером. Це справжня «маленька компанія» з близько 70 співробітниками в Торонто та Остіні. Проте всі ключові члени компанії мають досвід розробки мікросхем, і їх навіть можна назвати «командою дизайнерів мікросхем». На додаток до Джима Келлера, згаданого вище, засновник Любіша Баїч був старшим архітектором Nvidia та AMD, але тепер оголосив про свою відставку та став консультантом, а також продовжить досліджувати рішення ШІ нового покоління.
Раджа Кодурі, колишній колега колишнього головного архітектора Джима Келлера в Intel, також увійшов до ради директорів Tenstorrent. Вона зробила великий внесок у технологію та архітектуру Intel, особливо у виведенні на ринок 3 нових продуктових ліній у сфері високопродуктивної графіки у 2022 році. «Він один із небагатьох людей у галузі, хто розуміє всі аспекти ЦП, ГП, штучного інтелекту та напівпровідників, і є великою перевагою для розвитку бізнесу Tenstorrent», — представив Джим Келлер.
Крім того, головним архітектором Tenstorrent Ascalon є Вей-Хан Ліен, який був одним із дизайнерів, відповідальних за «широку» мікроархітектуру процесора Apple, яка може виконувати до 8 інструкцій за такт. Наприклад, процесори Apple A14 і M1 оснащені вісьмома широкими високопродуктивними процесорними ядрами Firestorm, і через два роки після появи вони все ще залишаються одними з найбільш енергоефективних проектів у галузі. Лієн може бути одним із найкращих експертів із «широкої» мікроархітектури ЦП у галузі, і він, як повідомляється, єдиний розробник процесорів, який очолював команду інженерів для розробки високопродуктивного ядра ЦП RISC-V із вісьмома ширинами.
Зрозумівши кістяк команди, давайте поглянемо на продукти Tenstorrent. Вони планують розробляти мікросхеми RISC-V і AI у формі гетерогенних і чіплетних конструкцій. Наразі Tenstorrenst розробив чіпи Grayskull і Wormhole на основі 12-нм процесу з обчислювальною потужністю FP8 до 328 TFlops. Серед них Grayskull містить 120 користувальницьких ядер із потужним масивом процесорних ядер TENSIX, кожне ядро TENSIX має повну програмовану C++, багатопотокову, інтерфейсну функцію; матричний обчислювальний механізм із високою площею та енергоефективністю; потужний і гнучкий механізм SIMD тощо . Компанія також найближчим часом випустить автономний комп’ютерний чіп Black Hole ML, створений за 6-нанометровим техпроцесом і заснований на архітектурі SiFive RISC-V X-280 для гетерогенних обчислень, який планується запустити цього року. Тим часом весь стек програмного забезпечення складається лише з 50 000 рядків коду. На відміну від більшості інших спеціалізованих інтегральних схем штучного інтелекту (ASIC), які вимагають спеціального процесу розробки, Tenstorrent є дуже адаптивним і гнучким, підтримуючи всі основні інструменти, фреймворки та середовища виконання. Отже, найбільша перевага Nvidia, яку надзвичайно легко розвинути, піддається сумніву.
Що стосується високопродуктивних чіпів штучного інтелекту, Tenstorrent планує запустити високопродуктивний дизайн із можливістю конфігурації, який можна буде порівняти з останньою платформою Nvidia GH200 Grace Hopper у 2024 році завдяки поєднанню 3-нм чіпів ЦП і чіпів ML/AI. На стороні процесора є 16 ядер, тоді як чіплет AI містить 40 ядер. Група мікросхем штучного інтелекту та мікросхема центрального процесора мають по чотири мікросхеми пам’яті, а весь чіпсет підключений до мікросхеми вводу-виводу для розширення функцій, таких як PCIe.
За словами Джима Келлера, **Tenstorrent має на меті бути в 5-10 разів дешевшими за аналогічні GPU-системи. **Ми використовуємо набагато меншу пропускну здатність пам’яті, оскільки у нас є графічний компілятор, а наша архітектура більше нагадує машину потоку даних, ніж графічний процесор, тому дані надсилаються від одного елемента обробки до іншого дуже швидко. Це дозволяє уникнути використання дорогих кремнієвих інтерпозерів HBM. У той же час наші мікросхеми мають мережеві порти, які сприяють формуванню великомасштабних кластерів масивів через мережеві кабелі для горизонтального розширення без використання інших комутаторів. Технічно це одна з причин, чому наш підхід дешевший, ніж підхід Nvidia. Крім того, ми також підтримуємо передачу ліцензії на відкриту технологію, яка зручна для всіх для побудови екології.
Штучний інтелект започаткував нову тенденцію, кількість вітчизняних гравців
Незважаючи на те, що конкурентів не слід недооцінювати, Nvidia все ще займає абсолютну лідируючу позицію в області чіпів штучного інтелекту, займаючи переважну частку ринку в хмарних сценаріях навчання та аргументації. Крім Nvidia, є AMD і Intel. Проте, з бурхливим розвитком нашої країни, багато вітчизняних підприємств увійшли в цей шлях в останні роки і поступово досягли прогресу.
Згідно з прогнозом IDC, масштаб обчислювальної потужності штучного інтелекту в Китаї буде підтримувати швидке зростання, і очікується, що він досягне 1271,4 EFLOPS до 2026 року з CAGRA (2022-2026) 52,3%. У цьому контексті IDC прогнозує, що гетерогенні обчислення стануть основною тенденцією. У наступні 18 місяців рівень завантаження GPU, ASIC і FPGA у глобальних серверах штучного інтелекту зросте. У 2025 році розмір ринку чіпів ШІ досягне 72,6 мільярда доларів США. Вітчизняні компанії, такі як Cambrian, Pingtouge та інші гравці в епоху 1.0, тепер стали зареєстрованими на біржі компаніями з високоякісними процесорами штучного інтелекту. Крім того, все більше і більше стартапів, що створюють чіпи штучного інтелекту, активно приєднуються, включаючи капітал з усіх сторін, що збільшує інвестиції в цю сферу.
Взявши як приклад 2022 рік, багато компаній, таких як Moore Thread, Tianshu Zhixin, Muxi, Denglin Technology, Shenliu Microelectronics, Lingjiu Microelectronics і Lisuan Technology, отримали капітальне фінансування. Серед них Moore Thread 1,5 млрд, Tianshu Zhixin Chao 1 млрд і Mu Xi 1 млрд. Сума фінансування цих трьох компаній відносно велика.
Moore Thread, заснована в жовтні 2020 року, є компанією з виробництва інтегральних схем, яка зосереджується на розробці повнофункціональних графічних процесорів. На даний момент Moore Thread випустила два багатофункціональних GPU-чіпи на основі уніфікованої системної архітектури MUSA - "Sudi" і "Chunxiao", а також серію стеків програмного забезпечення GPU та прикладних інструментів.
У липні 2022 року компанія Tianshu Zhixin оголосила про завершення раунду фінансування C+ і C++, що перевищує 1 мільярд юанів. Компанія є постачальником досліджень і розробок і виробництва чіпів GPGPU високого класу та високопродуктивних обчислювальних систем.У 2018 році вона почала дослідження та розробку чіпів 7nm GPGPU у хмарі. У березні 2021 року буде офіційно випущено 7-нм хмарний навчальний продукт загального призначення GPU Tiangai 100. Станом на кінець березня 2022 року Tiangai 100 отримав замовлення на продаж майже на 200 мільйонів юанів і реалізував понад 200 сценаріїв застосування.
5 липня 2022 року Му Сі оголосив про завершення раунду Pre-B фінансування на 1 мільярд юанів. Це п’ятий раунд фінансування Muxi після його створення у вересні 2020 року із загальним обсягом інвестицій понад 2 мільярди юанів. Перший високопродуктивний графічний процесор загального призначення Muxi був успішно виготовлений у січні 2022 року. Він використовує 7-нм техпроцес і зосереджений на штучному інтелекті. Його можна застосовувати для штучного інтелекту, автономного водіння, промислової та виробничої автоматизації, розумних міст, природної мови. У 2023 році планується масове виробництво обробки, периферійних обчислень та інших областей, а дослідження та розробка чіпів вищого класу, які можна застосовувати для навчання штучному інтелекту та наукових обчислень, вийшли на завершальну стадію.
В епоху великих моделей обчислювальна потужність стала вирішальною інфраструктурою. Щоб відповідати жорсткій ринковій конкуренції штучного інтелекту та HPC, необхідно досягти підтримки обчислювальної потужності з високою продуктивністю та універсальністю. Оскільки зв’язок між алгоритмом штучного інтелекту та архітектурою чіпа стає все глибшим і глибшим, ми очікуємо, що все більше вітчизняних компаній-виробників чіпів штучного інтелекту, таких як Tenstorrent, наважуються кинути виклик гігантам, впроваджують структурні інновації в технології та крок за кроком досягають прогресу в екології. . Звичайно, ми також з нетерпінням чекаємо активного припливу капіталу від усіх сторін, щоб створити виграшну ситуацію.