Admin
[ad_1]
Thị trường chất bán dẫn (chip) toàn cầu đang trở nên sôi động hơn, khi Jim Keller, một nhà thiết kế chất bán dẫn (chip) từng làm việc cho Intel, AMD và Tesla, đang nỗ lực hạ giá các ứng dụng AI, bằng cách thiết kế các con chip hiệu quả hơn so với chip của gã khổng lồ Nvidia.
Ông Keller được biết đến là một nhà thiết kế chip nổi tiếng toàn cầu với vai trò là nhà thiết kế chính cho dòng chip đồ họa Zen của hãng AMD, giúp hãng này “hồi sinh” sau một quãng thời gian dài vật lộn để theo kịp Intel vào cuối những năm 2010. Ông cũng là người đi đầu trong việc phát triển hệ điều hành một bộ các con chip (chipset) cho Autopilot – phần mềm tự lái của hãng xe điện Tesla – và được giới thiết kế chip toàn cầu gọi là “một huyền thoại”.
Chia sẻ với truyền thông, ông Keller, Giám đốc điều hành (CEO) của Tenstorrent – một công ty khởi nghiệp về thiết kế chip AI của Mỹ, cho biết có rất nhiều thị trường không được Nvidia phục vụ tốt. Ông nói, với việc ngày càng nhiều ứng dụng AI được đưa vào trong các thiết bị công nghệ cao như điện thoại thông minh, xe điện và dịch vụ lưu trữ đám mây, các công ty đang tìm kiếm những giải pháp rẻ hơn và có “rất nhiều công ty nhỏ không muốn trả 20.000 USD” cho bộ xử lý đồ họa cao cấp (GPU) của Nvidia, hiện được coi là lựa chọn tốt nhất trên thị trường.
Công ty Tenstorrent của CEO Keller, được thành lập vào năm 2016, đang chuẩn bị bán các con chip AI đa năng thế hệ thứ hai vào cuối năm nay. Công ty cho biết trong một số lĩnh vực, sản phẩm của Tenstorrent có năng lượng và hiệu suất xử lý tốt hơn cả các sản phẩm GPU AI của Nvidia. Hệ thống Galaxy của công ty có hiệu quả cao gấp ba lần và rẻ hơn 33% so với DGX, hệ thống máy chủ AI nổi tiếng của Nvidia.
Hiện Tenstorrent đang thiết kế các sản phẩm của mình sao cho “tiết kiệm chi phí nhất có thể”. Tuy nhiên, CEO Keller thừa nhận sẽ phải mất rất nhiều năm để phá vỡ cấu trúc của ngành công nghiệp chip “khổng lồ” hiện nay, vốn bị thống trị bởi một số ít những “người chơi” như Nvidia.
Ông Keller tiết lộ Tenstorrent hướng tới việc xây dựng một công nghệ phù hợp với nhiều loại sản phẩm. Trong chipset AI thông thường, GPU sẽ gửi dữ liệu vào bộ nhớ mỗi khi quá trình được thực hiện. Điều này đòi hỏi khả năng truyền dữ liệu tốc độ cao của bộ nhớ băng thông cao (HBM) – một thành phần quan trọng đối với chip AI tổng hợp và đã đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công của các sản phẩm của Nvidia. Tuy nhiên, HBM thường tiêu tốn rất nhiều năng lượng và có giá thành cao.
Để khắc phục yếu điểm này, Tenstorrent đã thiết kế các con chip đặt trọng tâm vào việc giảm năng lượng và hạ giá thành sản phẩm. Ông Keller khẳng định với cách tiếp cận mới này, thiết kế chip của công ty ông có thể thay thế cả GPU và HBM trong một số lĩnh vực phát triển có ứng dụng AI.
[ad_2]
