Der mysteriöse Faktor hinter dem Halbleiterprodukt, das den KI-Chip von NVIDIA „übertreffen“ wird

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 einer „Wiederbelebung“, 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.

Keller erklärte gegenüber den Medien, dass NVIDIA viele Märkte nicht gut bediene. Da immer mehr KI-Anwendungen in Hightech-Geräte wie Smartphones, Elektrofahrzeuge und Cloud-Speicherdienste integriert würden, suchten Unternehmen nach günstigeren Lösungen. Viele kleine Unternehmen seien nicht bereit, 20.000 Dollar für einen High-End-Grafikprozessor (GPU) von NVIDIA auszugeben, der derzeit als beste Option auf dem Markt gelte.

„Neue“ und „andere“ Ansätze

Kellers 2016 gegründetes Unternehmen Tenstorrent bereitet die Auslieferung seiner Allzweck-KI-Chips der zweiten Generation noch in diesem Jahr vor. Das Unternehmen gibt an, dass die Produkte von Tenstorrent in einigen Bereichen die KI-GPUs von NVIDIA in puncto Leistung und Rechenleistung übertreffen. Das Galaxy-System des Unternehmens ist dreimal effizienter und 33 Prozent günstiger als NVIDIAs beliebtes KI-Serversystem DGX.

Tenstorrent entwickelt seine Produkte derzeit so, dass sie „so kostengünstig wie möglich“ sind. CEO Keller räumt jedoch ein, dass es viele Jahre dauern wird, die Struktur der aktuellen „riesigen“ Chipindustrie aufzubrechen, die von einigen wenigen „Playern“ wie NVIDIA dominiert wird.

Keller erklärte, Tenstorrent wolle eine Technologie entwickeln, die für eine breite Produktpalette einsetzbar sei. In einem typischen KI-Chipsatz sendet die GPU bei jedem Prozess Daten an den Speicher. Dies erfordert die Hochgeschwindigkeitsdatenübertragungsfähigkeiten von High-Bandwidth Memory (HBM), einer Schlüsselkomponente für synthetische KI-Chips, die maßgeblich zum Erfolg von NVIDIA-Produkten beigetragen hat. HBM ist jedoch oft stromhungrig und teuer.

Um diese Schwäche zu überwinden, hat Tenstorrent Chips entwickelt, die auf Energieeinsparung und niedrigere Produktkosten ausgerichtet sind. Herr Keller versicherte, dass das Chipdesign seines Unternehmens mit diesem neuen Ansatz in einigen Entwicklungsbereichen mit KI-Anwendungen sowohl GPUs als auch HBM ersetzen könne.