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

„Legendärer“ Chip?

Jim Keller, CEO von Tenstorrent, einem amerikanischen Startup für KI-Chipdesign, ist auch als weltweit renommierter Chipdesigner bekannt. Er war der Hauptdesigner der Zen-Grafikchipreihe von AMD und verhalf dem Unternehmen zu einem „Revival“, nachdem es Ende der 2010er Jahre lange darum kämpfte, mit Intel mitzuhalten.

Er ist ein Pionier bei der Entwicklung des Betriebssystems eines Chipsatzes (Chipsatzes) für Autopilot – die Selbstfahrsoftware des Elektroautoherstellers Tesla – und wird von der globalen Chipdesign-Community als „Legende“ bezeichnet.

Gegenüber den Medien sagte Herr Keller, dass es viele Märkte gebe, die NVIDIA nicht gut bedient habe. Da immer mehr KI-Anwendungen in Hightech-Geräte wie Smartphones, Elektrofahrzeuge und Cloud-Speicherdienste integriert würden, suchten Unternehmen nach günstigeren Lösungen, sagte er, und es gebe „viele kleine Unternehmen, die nicht 20.000 Dollar“ für einen High-End-Grafikprozessor (GPU) von NVIDIA bezahlen wollen, der derzeit als die beste Option auf dem Markt gilt.

„Neue“ und „andere“ Ansätze

Das 2016 gegründete Unternehmen Tenstorrent von CEO Keller bereitet den Verkauf seiner Allzweck-KI-Chips der zweiten Generation noch in diesem Jahr vor. In einigen Bereichen verfügen die Produkte von Tenstorrent über eine bessere Verarbeitungsleistung und Performance als die KI-GPU-Produkte von NVIDIA, so das Unternehmen. Das Galaxy-System des Unternehmens ist dreimal effizienter und 33 % günstiger als das beliebte KI-Serversystem DGX von NVIDIA.

Tenstorrent gestaltet seine Produkte derzeit so, dass sie „so kosteneffizient wie möglich“ sind. CEO Keller räumte jedoch ein, dass es viele Jahre dauern werde, die Struktur der derzeitigen „riesigen“ Chipindustrie aufzubrechen, die von einigen wenigen „Playern“ wie NVIDIA dominiert werde.

Tenstorrent habe das Ziel, eine Technologie zu entwickeln, die in eine breite Produktpalette passe, verriet Keller. In einem typischen KI-Chipsatz sendet die GPU bei jeder Ausführung eines Prozesses Daten an den Speicher. Dies erfordert die Hochgeschwindigkeitsdatenübertragungsfunktionen des High-Bandwidth Memory (HBM) – eine Schlüsselkomponente für synthetische KI-Chips, die eine Schlüsselrolle für den Erfolg der Produkte von NVIDIA gespielt hat. Allerdings ist HBM oft sehr energieintensiv und teuer.

Um diese Schwäche zu überwinden, hat Tenstorrent Chips entwickelt, deren Schwerpunkt auf der Reduzierung des Energieverbrauchs und der Senkung der Produktkosten liegt. Herr Keller behauptete, dass das Chipdesign seines Unternehmens mit diesem neuen Ansatz in einigen Entwicklungsbereichen mit KI-Anwendungen sowohl GPU als auch HBM ersetzen könne.