谁能合理化英伟达？前AMD高管谈AI芯片竞争

来源：华尔街所见所闻

显卡该该公司将必须改变他们构建显卡的模式，把GPU和CPU放在四人，以更容易速地马上和加载数据集、加快基本概念体能训练。

Did Bennett 曾是 AMD 以及比喻的大公司，当以前兼 Tenstorrent 的 COO（顾问客户官），在最新的外媒采访中，Bennett普遍认为，不曾来的显卡将结合 GPU 和 CPU，以更容易速地马上和加载数据集，从而加快基本概念体能训练的操作过程，这一点我们从 3 年以前的苹果 M 系列发布就能看出。

谈到苹果，6 当月也曾共享过硅仙人 Jim Keller 作为 Tenstorrent CEO 发表的关于 AI 显卡与消费市场垄断揭示，Keller 是一位接口传奇人物，曾整合 Apple 的 A4 和 A5 分派器，并在 2016~2018 年参与了 Tesla 的自动驾驶接口岗位。

以外，Tenstorrent已经从投资者者那里筹集了超过3亿美元，还包括 Fidelity Ventures 和 Hyundai Motor Group，以外于是以按照Bennett的建议完成执行，提供的维修服务覆盖自家的显卡以及云维修服务。

Bennett 普遍认为大多数新创该公司都将可能会跟着向宣告破产，为了穴居，这些新创该公司保持弹性，避开将自己局限于狭窄的用例，还包括像 Tenstorrent 这样的几十家 AI 新创该公司族群，这些该公司从投资者人那里拿了数十亿美元，并以此来过关斩将英伟达。

Bennett 声称，时至今日的显卡新创该公司必须在生产商交为 AI 外观设计的接口和极度依赖时至今日流行的基本概念两者之间跟着一条穿孔，最初 GPU是为数值机位图而外观设计的，而 GPU 分派多个数值的能力这样的话使其适可用 AI 可不用，但这个幸好的好运也为英伟达带给了困局 —— 如果不顾及英伟达整体GPU业务，就很难整合小组创始显卡，这给了新兴新创企业建造交为 AI 外观设计的新接口的期望。

Bennett 声称 Tenstorrent的工程师为“稀疏”神经网络的不曾来外观设计了Grayskull 显卡，这些神经网络加进了多余的信息，他普遍认为集中精力于为 LLM 建造显卡的新创该公司于是以在极度依赖支持 LLM Transformer 管理模式。

从实际上来看，基于 Transformer 的基本概念其本质上是分析最有可能的下一个词语，因此它们被批评是基于概率而非仅仅解答生成对此的。

一方面，Bennett 声称 LLM 寿命相对不长，以前天还很火的基本概念，一两周后就消失了；另一方面，交为解答生产商显卡的接口该公司，如 d-Matrix，这家该公司于是以计划在一月月底发布交为解答外观设计的显卡。

乍一看，这称得上一个好主意，但 Bennett 发现更加多使用生成式 AI 可不用程序的用户更愿意利用整体的交有或开源基本概念，而不是整合小组构建自己的基本概念。

因此，许多人普遍认为，该公司将要花费更多的资金来接入这些基本概念（解答），而不是创始它们（体能训练）。Bennett 普遍认为从商业的角度看这没问题，但极度集中精力于解答阻止了接口该该公司维修服务于可能变得更热门的其他用例。

例如，仅可用解答的显卡通常是为接入基本概念所需的低精度数值而构建的，但是，如果大厂希望调整他们的基本概念，这可能必须必须分派低精度数值的显卡。

要在即将到来的 AI 显卡垄断中穴居，Bennett 普遍认为显卡该该公司将必须改变他们构建显卡的模式，时至今日大多数显卡将 GPU 与 CPU 分离，但更加多的尖端显卡，比如英伟达的Grace Hopper chip和AMD即将推出的 MI300A 显卡，都将 GPU 和 CPU 放在四人，这样的布局使 CPU 必须更容易速地马上和加载数据集到 GPU，从而加快基本概念体能训练的操作过程。

本文来源：有新Newin（ID：NewinData），原文标题：《硅仙人加持，Tenstorrent 能和英伟达扳小腿么？以前 AMD 大公司谈显卡垄断与急遽》

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