Развязывание торрента с открытым исходным кодом для процессоров и механизмов искусственного интеллекта

Если объединить силы открытого исходного кода и обширный и глубокий опыт легендарного архитектора микросхем Джима Келлера в области полупроводников, обязательно произойдет что-то интересное. Именно таков план стартапа AI, а теперь и производителя процессоров Tenstorrent.

Tenstorrent была основана в 2016 году Любишей Баич, Милошем Трайковичем и Иваном Хамером, ее штаб-квартира находится в Торонто. Келлер с самого начала был бизнес-ангелом и советником компании, а на должность технического директора был назначен в январе 2021 года после работы в серверном бизнесе Intel, где он навел порядок в архитектуре и процессах, как он это делал при предыдущая работа в AMD. В январе этого года Келлер был назначен на место Баича на посту генерального директора, и сегодня компания объявляет, что получит от $120 до $150 миллионов в рамках финансирования серии D, при этом лидируют Hyundai Motor Group и Samsung Catalyst Fund. раунде, а предыдущие инвесторы Fidelity Ventures, Eclipse Ventures, Epiq Capital, Maverick Capital и другие внесли свой вклад. На сегодняшний день эта инвестиционная сумма составит где-то к северу от $384,5 миллиона и, вероятно, повысит его оценку выше $1,4 миллиарда.

Все эти деньги интересны и необходимы для оплаты значительного объема инженерной работы, которую необходимо проделать команде Tenstorrent для создания линейки серверных процессоров RISC-V коммерческого уровня и ускорителей искусственного интеллекта, соответствующих им и, что более важно, о гегемонии графического процессора Nvidia в обучении ИИ. Потребуются деньги – и, возможно, гораздо больше денег, а может и нет – чтобы помочь компаниям сократить расходы на обучение искусственному интеллекту. Что мы точно знаем, так это то, что Келлер считает, что у него есть именно та команда, которая сможет это сделать, и мы поговорили с ним о миссии Тенсторрент, которую мы с нетерпением ждали.

В дальнейшем мы подробно рассмотрим архитектуру процессора Tentorent и механизма искусственного интеллекта.

Тимоти Прикетт Морган: Перейдем непосредственно к сцене погони. Мне очень хотелось задать вам этот вопрос, потому что ваш ответ имеет значение. Какого черта нам нужен еще один ускоритель искусственного интеллекта?

Джим Келлер:Что ж, мир не терпит монополии.

ТПМ: Да, но у нас уже есть так много разных компаний в игре. Ничто из этого не принесло мне удовлетворения. Не то чтобы ребята из Groq взяли идею ТПУ, коммерциализировали ее, и все готово. Это не MapReduce и Yahoo Hadoop. У Nirvana Systems и Habana Labs была, на мой взгляд, хорошая архитектура, и Intel не добилась большого успеха ни в одной из них. Graphcore и SambaNova разумны, у Cerebras есть waferscale, и это интересно. Эсперанто тоже присутствует в RISC-V. И, насколько я понимаю, у каждого есть проблема в миллиард долларов, чтобы перейти на следующий уровень. Я знаю, что RISC-V важен, что это аппаратный Linux, и мы долго ждали этого момента. Использование RISC-V для создания ускорителя — самая простая часть архитектурного выбора.

Что делает Tenstorrent, что можно сделать по-другому, лучше? Я не ожидаю, что вы сегодня раскроете все архитектурные секреты, но что вами движет и почему?

Джим Келлер: Есть куча вещей. Во-первых, всякий раз, когда возникает большой ажиотаж, инвестиции получает больше людей, чем может обеспечить должный уровень поддержки со стороны отрасли. Любиша Баич, один из соучредителей Tenstorrent, и я долго беседовали, потому что в то время у SambaNova и Cerebras были очень высокие оценки. Итак, они собрали много денег и начали тратить много денег, а мы сделали наоборот. В прошлый раз у нас был раунд финансирования после оценки в размере 1 миллиарда долларов, и нам предложили больше денег при более высоких оценках. И тогда мы подумали: а что тогда? Даун-раунды, как и все остальные? Это очень тяжело для вашей компании. Как будто это как бы ставит и ваших сотрудников, и ваших инвесторов в плохое положение. Таким образом, мы собрали меньше денег при более низкой оценке, потому что мы занимаемся этим в долгосрочной перспективе.

Теперь мы проанализировали, что делают Cerebras, Graphcore, SambaNova, Groq и другие, и у всех них есть что-то интересное, иначе они не получили бы финансирования.