Der mysteriöse Faktor hinter dem Halbleiterprodukt, das im Begriff ist, NVIDIAs KI-Chip zu "übertreffen".

Der globale Markt für Halbleiterchips wird immer spannender: Ein Chipdesigner, der zuvor für Intel, AMD und Tesla tätig war, arbeitet laut Nikkei daran, die Kosten für KI-Anwendungen zu senken, indem er effizientere Chips als der Gigant NVIDIA entwickelt.

NVIDIA ist der weltweit führende Hersteller von GPU-Grafikchips. (Quelle: VCG)

"Legendärer" Chip?

Jim Keller, CEO von Tenstromt – einem amerikanischen KI-Chip-Design-Startup – ist auch als weltweit anerkannter Chipdesigner bekannt und war der Hauptdesigner der Zen-Grafikchip-Reihe von AMD. Er trug maßgeblich dazu bei, dass sich das Unternehmen nach einer langen Phase des Kampfes gegen Intel Ende der 2010er Jahre wieder erholte.

Er ist ein Pionier in der Entwicklung des Betriebssystems eines Satzes von Chips (Chipset) für Autopilot - die Selbstfahrsoftware des Elektroautoherstellers Tesla - und wird von der globalen Chipdesign-Community als "Legende" bezeichnet.

Keller erklärte gegenüber den Medien, dass NVIDIA viele Märkte nicht ausreichend bedient. Er führte aus, dass Unternehmen angesichts der zunehmenden Integration von KI-Anwendungen in Hightech-Geräte wie Smartphones, Elektrofahrzeuge und Cloud-Speicherdienste nach kostengünstigeren Lösungen suchen. Es gebe „viele kleine Unternehmen, die keine 20.000 US-Dollar“ für NVIDIAs High-End-Grafikprozessoren (GPUs) ausgeben wollen, die derzeit als beste Option auf dem Markt gelten.

„Neue“ und „andere“ Ansätze

Tenstrom, gegründet 2016 von CEO Keller, bereitet die Auslieferung seiner KI-Chips der zweiten Generation für allgemeine Anwendungen noch in diesem Jahr vor. Laut Unternehmen übertreffen die Produkte von Tenstrom die KI-GPUs von NVIDIA in einigen Bereichen hinsichtlich Rechenleistung und Performance. Das Galaxy-System des Unternehmens ist dreimal effizienter und 33 % günstiger als NVIDIAs beliebtes KI-Serversystem DGX.

Tenstrom ist derzeit bestrebt, seine Produkte so kostengünstig wie möglich zu gestalten. CEO Keller räumt jedoch ein, dass es viele Jahre dauern wird, die Struktur der gegenwärtigen „giganten“ Chipindustrie, die von einigen wenigen „Playern“ wie NVIDIA dominiert wird, aufzubrechen.

Keller gab bekannt, dass TensorPort eine Technologie entwickeln will, die für viele Produktarten geeignet ist. In einem typischen KI-Chipsatz sendet die GPU bei jeder Verarbeitung Daten an den Speicher. Dies erfordert die hohen Datenübertragungsraten von High-Bandwidth Memory (HBM), einer Schlüsselkomponente für synthetische KI-Chips, die maßgeblich zum Erfolg von NVIDIA-Produkten beigetragen hat. HBM ist jedoch oft sehr energieintensiv und teuer.

Um diese Schwäche zu beheben, hat TensorPenr Chips entwickelt, die auf Energie- und Kostenreduzierung abzielen. Herr Keller versichert, dass sein Unternehmen mit diesem neuen Ansatz in einigen Anwendungsbereichen der KI-Entwicklung sowohl GPUs als auch HBM ersetzen kann.

Quelle: https://baoquocte.vn/nhan-to-bi-an-phia-sau-san-pham-ban-dan-chuan-bi-vuot-mat-chip-ai-cua-nvidia-278780.html