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AMD MI300绝杀英伟达H100?

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AMD MI300绝杀英伟达H100?

【新智元导读】面对即将到来的AI芯片大决战,不少芯片初创公司跃跃欲试,希望一举打破英伟达的垄断地位。而AMD的MI300,在部署32K上下文窗口的GPT-4模型时,居然比H100效果更好?

AI芯片大决战,即将来临!

AI硬件开发商初创公司的未来会怎样?

Tenstorrent CEO David Bennett直言不讳地表示,在我们这个行业,大部分初创公司的结局就是倒闭。

该如何生存?他建议初创企业应该保持灵活性,避免将自己局限在狭隘的用例中。

这里,Bennett指的并不是某个小众市场, 而是由SiMa.ai到Cerebras等数十家公司组成的一个广泛集团。他们共同筹集了数十亿美元的风投,来对抗这个市场的领导者——英伟达。

Bennett深谙此道。他曾在AMD从事销售工作十多年。

而他目前的雇主Tenstorrent的CEO,是Jim Keller,一位硬件传奇人物。他曾开发出支持iPhone 4和iPad 2的苹果A4和A5处理器,并在2016年至2018年负责特斯拉自动驾驶汽车的硬件工作。

 

Tenstorrent公司已经从富达风投和现代汽车等投资者筹集了超过3亿美元的资金,它遵循了Bennett的建议:从芯片到云计算等,提供一切服务。

Bennett表示,如今的芯片初创公司,大致都是在「为AI制造专用硬件」和「依赖当下流行模式」这两者之间徘徊。

英伟达的劣势:很难从头制造芯片

英伟达的AI芯片GPU起家的故事,实际上为今天的芯片初创公司提供了优势。

图形处理单元起初是为计算机图形学提供动力的,但由于它能并行执行多种计算,才在AI应用领域大放异彩。

不过,但这一意外也给英伟达带来了不利因素——现在,英伟达很难在不影响现有GPU业务的情况下,从头开始制造芯片了,而这,就给了新兴初创公司提供了机会,制造专为AI打造的新硬件。

比如,Tenstorrent的工程师就为未来的稀疏神经网络设计了Grayskull芯片,在这种网络中,冗余信息可以被去除。