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最被看好的 AI 芯片初創公司之一,Tenstorrent加速卡出貨

E4Life ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:周凱揚 ? 2024-01-04 00:04 ? 次閱讀

電子發燒友網報道(文/周凱揚)在 CRN 發布的 2023 年十大半導體初創公司的名單上,我們看到了不少AI 芯片廠商的名字,比如Cerebras Systems、SiMa.ai和Tenstorrent。其中Tenstorrent 最惹人關注,這家位于多倫多的初創企業如今由知名半導體業界大神 Jim Keller擔任CEO。

Tenstorrent 在 2021 年收獲了富達集團領投的 2 億美元融資后,又在2023 年獲得了來自現代汽車集團和三星催化劑基金會領投的 1 億美元融資。但對于這家廠商的硬件產品,我們卻很少得見真容,直到最近其開發套件開放訂購和出貨。

開發套件出貨,新的 AI 硬件開發平臺

從 Tenstorrent 的官網來看,目前已經開放訂購的是其第一代 PCIe 4.0 AI 推理加速卡,e75 和 e150,兩者的定價分別為 599 美元和 799 美元。e75 開發套件可用于基礎的推理任務,采用了 1/2 PCIe長度的設計搭配了 Tenstorrent 的第一代 AI 芯片 Grayskull,集成了96 個 Tensix 核心、96MB 的 SRAM、8GB LPDDR4 內存,核心頻率達到 1GHz,整個板卡的功耗約為75W。

e150 則是 3/4 長度的 PCIe 加速卡,同樣搭載了一個 Grayskull 芯片,但核心數卻達到了 120個,同時配備了120MB 的 SRAM,核心頻率也提升至 1.2GHz,單卡功耗約為 200W.

e75 雖然只是入門級的推理硬件套件,卻已經給到了完整的開發流程,開發者可以使用兩種不同的軟件實現方式,一套是從上至下的 TT-Buda,另一套是從下至上的TT-Metalium。TT-Buda適用于想要開箱即用,直接將任何模型投入量產的客戶。而TT-Metalium則適用于想要充分了解 Tenstorrent軟硬件,并借此定制開發模型的客戶。

需要注意的是,e75 和 e150僅僅是 AI 加速卡而已,仍需要搭配一套通用計算系統才能精心開展 AI 開發。目前其僅支持 x86_64 架構和 Ubuntu 20.04 以上版本的系統,且需要 64GB 的內存和至少 100GB 的存儲。

Tenstorrent 下一代 AI 芯片

除了第一代芯片 Grayskull 以外,Tenstorrent也公開了基于第二代芯片 Wormhole 的 PCIe AI 加速卡 n150 和 n300,n150 搭載了一個 Wormhole 芯片,而 n300 搭載了兩個 Wormhole 芯片,因此兩者的 Tensix 核心數存在較大差異,分別是 72 個和 128 個,單板功耗分別為 160W和 300W。

從內存配置上看,Wormhole也確實是面向更高性能的 AI 解決方案,將 Grayskull 的 LPDDR4 內存換成了帶寬更高的 GDDR6 內存。根據Tenstorrent 提供的說明,GraySkull 和 Wormhole 已經支持了市面上主流的模型,比如 BERT、GPT-2、MobileNetV3、ResNet和YOLOv5等等,而性能更強的 Wormhole還提供了對 Falcon 和 Stable Diffusion 的支持。

不過,與可以單獨購買單個開發套件的 e75 和 e150 相比,目前 n150 和 n300 只開放了批量購買,且并沒有公布定價。要知道,無論是 Grayskull還是 Wormhole,都只是 Tenstorrent對 AI 芯片的早期設計與嘗試,兩者均基于 12nm 工藝開發,且實際算力差距并不大,都在 300TFLOPS@INT8左右,只是其他硬件資源配置上有些許不同。而后續即將推出的 Black Hole將基于 6nm 工藝打造,將算力提升至1000TFLOPS@INT8 左右。

在其產品路線圖上,預計在今年公開發布的 Grendel才是其針對高端 AI 計算的殺手锏。Grendel采用了全新的 Chiplet 設計,且用到了自研的 RISC-V CPU 核心,結合 3nm 工藝的 AI&CPU Chiplet,以及 7nm 工藝的內存與 I/O Chiplet,將提供一個完整可擴展的 AI 硬件平臺。

寫在最后

對于任何一個新的 AI 開發平臺而言,硬件開發套件和配套軟件都是至關重要的,甚至決定了愿意嘗試的開發者基數。Tenstorrent 在開放了 e75 和e150的購買后,無疑給不少還在觀望其硬件架構的開發一個嘗鮮的機會。而開箱即用的體驗,想必也會吸引不少廠商對后續的高性能產品產生興趣。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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