Разработчики: | Etched |
Дата премьеры системы: | июнь 2024 г. |
Отрасли: | Электротехника и микроэлектроника |
Технологии: | Процессоры |
2024: Анонс продукта
25 июня 2024 года стартап Etched анонсировал сверхмощный ускоритель под названием Sohu для задач искусственного интеллекта. Утверждается, что это устройство в десятки раз быстрее решений Nvidia на основе графических процессоров (GPU).
Компания Etched основана в 2022 году выпускниками Гарварда Гэвином Уберти (Gavin Uberti) и Крисом Чжу (Chris Zhu), которые вместе с Робертом Вахеном (Robert Wachen) и бывшим техническим директором Cypress Semiconductor Марком Россом (Mark Ross) стремились создать чип, способный максимально эффективно работать с ИИ-моделями. Разработанное изделие Sohu представляет собой интегральную схему специального назначения (ASIC): она предназначена для работы исключительно с моделями-трансформерами. Эта архитектура, предложенная исследователями Google в 2017 году, по состоянию на 2024-й является доминирующей на рынке генеративного ИИ.
Процессор Sohu производится по 4-нанометровой технологии TSMC. Утверждается, что новинка способна обеспечить значительно более высокую производительность вывода (до 20 раз), чем GPU-ускорители Nvidia и другие ИИ-чипы общего назначения, потребляя при этом меньше энергии.
![]() | Sohu на порядок быстрее и дешевле, чем даже ускорители нового поколения Nvidia Blackwell GB200 при работе с преобразователями текста, изображений и видео. Один сервер Sohu может заменить 160 графических процессоров Nvidia H100. Sohu станет более доступным и эффективным вариантом для команд, которым необходимы специализированные ИИ-решения, — говорит Уберти. | ![]() |
Отмечается, что Sohu использует оптимизированный под трансформеры аппаратно-программный конвейера вывода. Это позволило отказаться от компонентов, которые требуются для поддержания других ИИ-моделей, и сократить накладные расходы на программное обеспечение.[1]
Примечания
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)