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      哈佛輟學(xué)生拿下5億美元融資:不造GPU,也要“繞開(kāi)”英偉達(dá)

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      一家還沒(méi)大規(guī)模出貨芯片的公司,正在試圖改寫(xiě) AI 算力的性價(jià)比公式。

      近日,由哈佛大學(xué)輟學(xué)生創(chuàng)立的 AI 芯片公司 Etched 拿到了近 5 億美元的新一輪融資。這家初創(chuàng)公司估值據(jù)稱(chēng)達(dá) 50 億美元,總?cè)谫Y接近 10 億美元。

      該輪融資由 Stripes 領(lǐng)投,Peter Thiel、Positive Sum 和 Ribbit Capital 也參與了投資。此前的支持者還包括 Primary Venture Partners,以及前 GitHub 的 CEO 托馬斯·多姆克(Thomas Dohmke)和前 Coinbase 高管巴拉吉·斯里尼瓦桑(Balaji Srinivasan)等知名天使投資人。

      有意思的是,這家公司既不做通用 GPU,也不是要完全取代英偉達(dá)。而是想把一件事做到極致:讓 Transformer 跑得更便宜。


      圖丨Sohu 芯片(來(lái)源:Etched)

      從 GPU 市場(chǎng)來(lái)看,英偉達(dá)占主導(dǎo)地位。據(jù)市場(chǎng)預(yù)測(cè),到 2026 年底,英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心累計(jì)銷(xiāo)售額將超過(guò) 5,000 億美元。 Etched 對(duì)市場(chǎng)的判斷是:過(guò)去幾年,計(jì)算密度(TFLOPS/mm2)僅提升了約 15%。新一代 GPU(NVIDIA B200、AMD MI300X、Intel Gaudi 3、AWS Trainium2 等)現(xiàn)在將兩個(gè)芯片視為一張卡,使性能“翻倍”。

      現(xiàn)在,隨著大模型訓(xùn)練放緩和推理暴漲,模型對(duì)推理時(shí)間的計(jì)算和搜索能力利用率嚴(yán)重不足,算力的需求已經(jīng)不再只拼 FLOPS,而是成本、延遲和能耗的綜合比拼。借助更優(yōu)秀的算法和更快的硬件,有望改善這一局面。

      Etched 打造的是為 Transformer 架構(gòu)的 AI 模型設(shè)計(jì)的專(zhuān)用定制芯片(ASIC)。Etched稱(chēng),這款名為 Sohu 的芯片是“史上速度最快的 AI 芯片”。在特定測(cè)試配置下,Sohu 在運(yùn)行 Llama 70B 模型時(shí),可實(shí)現(xiàn)每秒處理超過(guò) 50 萬(wàn)個(gè) token 的吞吐量,能夠構(gòu)建僅靠 GPU 無(wú)法實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品。

      “在運(yùn)行文本、圖像和視頻 Transformer 時(shí),Sohu 的速度比英偉達(dá) Blackwell GB200 GPU 快 1 個(gè)數(shù)量級(jí),價(jià)格也更低。”Etched 公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 加文·烏貝蒂(Gavin Uberti)在接受媒體采訪時(shí)表示,“在 Etched 給定的特定推理配置下,一臺(tái)由 8 顆 Sohu 芯片組成的服務(wù)器可以替代 160 塊 H100 GPU。對(duì)于需要專(zhuān)用芯片的企業(yè)來(lái)說(shuō),Sohu 將是一個(gè)更經(jīng)濟(jì)、更高效、更環(huán)保的選擇。”


      (來(lái)源:Etched)

      盡管這對(duì)英偉達(dá)技術(shù)是一種挑戰(zhàn),但該公司的目標(biāo)并不是全面取代英偉達(dá),而是“繞過(guò)”后者的技術(shù)路線。與通用型 GPU 不同的是, Sohu 采取了一種高度專(zhuān)業(yè)化的策略:旨在降低能耗的同時(shí),比通用 GPU 更高效地運(yùn)行 Transformer 模型。

      如今,AI 模型的訓(xùn)練成本超過(guò) 10 億美元,而其推理應(yīng)用規(guī)模可能會(huì)超過(guò) 100 億美元。在如此龐大的規(guī)模下,1% 的性能提升足以支撐一個(gè)耗資 5,000 萬(wàn)至 1 億美元的定制芯片項(xiàng)目。


      (來(lái)源:Etched)

      據(jù) Etched 官網(wǎng),這款芯片用于生產(chǎn)級(jí)推理,在密集模型、稀疏模態(tài)、擴(kuò)散等場(chǎng)景下,每美元(以及瓦)的計(jì)算效率都提高 1 個(gè)數(shù)量級(jí)。如果成功,這意味著在推動(dòng)規(guī)模之外,也能夠推動(dòng) AI 硬件的發(fā)展。


      (來(lái)源:Etched)

      公開(kāi)資料顯示,Sohu 采用臺(tái)積電 4nm 工藝制造,并從上游供應(yīng)商取得 HBM 內(nèi)存和服務(wù)器硬件供應(yīng),來(lái)支持芯片與服務(wù)器集成的生產(chǎn)能力。

      實(shí)際上,很多初創(chuàng)公司和科技巨頭都在開(kāi)發(fā)專(zhuān)門(mén)運(yùn)行 AI 模型的芯片,即推理芯片。例如,Meta 的 MTIA,亞馬遜的 Graviton 和 Inferentia 等。

      但 Etched 芯片的獨(dú)特之處在于“做減法”:它僅專(zhuān)注于運(yùn)行 Transformer 模型,而無(wú)法運(yùn)行包括 CNN、LSTM、SSM 在內(nèi)的其他 AI 模型。也正因?yàn)檫@樣,它可以避免與此無(wú)關(guān)的硬件組件以及其他類(lèi)型工作負(fù)載的芯片所帶來(lái)的軟件開(kāi)銷(xiāo)。


      圖丨 Sohu 芯片(來(lái)源:Etched)

      此外,Etched 還與 Decart 公司合作推出了 AI 生成游戲 Oasis,可以將其理解為非官方的《我的世界》,游戲畫(huà)面在玩家交互過(guò)程中由生成模型實(shí)時(shí)合成,而非傳統(tǒng)的預(yù)制資產(chǎn)渲染。Etched 稱(chēng),這款模型在 Sohu 上的運(yùn)行速度提升了 10 倍以上。


      (來(lái)源:Etched)

      2022 年,加文·烏貝蒂(Gavin Uberti)和 Chris Zhu 從哈佛大學(xué)輟學(xué),創(chuàng)立了 Etched,公司總部位于美國(guó)加州圣何塞。之后,聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁羅伯特·瓦亨(Robert Wachen)和 CFO 馬克·羅斯(Mark Ross)也加入了他們。


      圖丨左至右依次為:羅伯特·瓦亨、加文·烏貝蒂與 Chris Zhu

      公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO 加文·烏貝蒂(Gavin Uberti)曾在哈佛大學(xué)擔(dān)任數(shù)學(xué)研究員兼人工智能編譯器專(zhuān)家,為 Apache TVM 編寫(xiě)了 Cortex-M 后端。聯(lián)合創(chuàng)始人 Chris Zhu 曾擔(dān)任哈佛數(shù)學(xué)與高性能計(jì)算研究員、蒂爾學(xué)者(Thiel Fellow),發(fā)表過(guò)組合數(shù)學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)研究。

      二人是哈佛大學(xué)校友,他們分別攻讀數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)課程。2022 年年底,他們?cè)谶M(jìn)行研究時(shí),意識(shí)到在運(yùn)行生成式 AI 模型時(shí),每美元的性能可以達(dá)到傳統(tǒng)圖形處理器的 140 倍。正是看到了窗口期極短的工程機(jī)會(huì),他們決定利用這一發(fā)現(xiàn)做更大的事情——從哈佛退學(xué)成立公司。

      聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁羅伯特·瓦亨(Robert Wachen)曾擔(dān)任創(chuàng)業(yè)孵化器 Prod 的聯(lián)合創(chuàng)始人,旗下孵化企業(yè)估值超過(guò) 500 億美元。CTO 馬克·羅斯(Mark Ross)曾任 Cypress 公司 CTO(該公司以 90 億美元被收購(gòu))。

      加文·烏貝蒂和 Chris Zhu 此前在接受媒體采訪時(shí)曾表示,雖然現(xiàn)在只生產(chǎn)能夠運(yùn)行生成文本的人工智能語(yǔ)言模型的芯片,但整個(gè)公司不應(yīng)該僅僅依賴(lài)于單一產(chǎn)品。公司有很多新技術(shù),包括圖像和視頻生成以及蛋白質(zhì)折疊模擬等。Etched 更長(zhǎng)遠(yuǎn)的愿景是,為不同類(lèi)型的 AI 模型制造其他芯片。


      圖丨Etched 核心成員(來(lái)源:Etched)

      目前,也有相關(guān)公司展示了與 Etched 類(lèi)似的思路。例如,AI 芯片初創(chuàng)公司 Perceive 展示了一款具備 Transformer 硬件加速功能的處理器 Ergo 2,可在對(duì)參數(shù)超過(guò) 1 億的 Transformer 模型進(jìn)行邊緣推理、以更高幀速率處理視頻,以及同時(shí)推理多個(gè)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      智能芯片公司 Groq 的 LPU(Language Processing Unit)是專(zhuān)為推理場(chǎng)景量身定制的 AI ASIC,目標(biāo)是高效率、低延遲地運(yùn)行大模型(Transformer 推理)。

      此外,AI 芯片公司 Tenstorrent 基于 RISC-V 架構(gòu)開(kāi)發(fā)高度可擴(kuò)展的 AI 處理器(如 Grayskull/Wormhole/Blackhole),也在積極尋找 AI 推理或訓(xùn)練中 GPU 之外的替代方案。

      盡管前景美好,但也需要看到的是,Etched 的成功是押注在 Transformer 模型繼續(xù)扮演主流架構(gòu)的角色。未來(lái)如果這個(gè)假設(shè)發(fā)生變化,那所有一切可能要再次來(lái)過(guò)。可以說(shuō),Etched 賭的不是一顆芯片,而是一種時(shí)代判斷:AI 的未來(lái),或許并不需要那么多“全能”,而只要“剛剛好”就足夠了。

      參考資料:

      https://x.com/Etched/status/1805625693113663834

      https://techfundingnews.com/nvidia-rival-ai-chip-maker-etched-founded-by-harvard-dropouts-lands-500m-at-5b-valuation/

      https://www.canopy.space/members/member-profile-etched/

      https://www.embedded.com/ai-chip-features-hardware-support-for-transformer-models/

      https://techcrunch.com/2024/06/25/etched-is-building-an-ai-chip-that-only-runs-transformer-models/

      https://siliconangle.com/2024/06/25/transformer-model-chipmaker-etched-ai-raises-120m-challenge-nvidias-market-dominance/

      https://www.cnbc.com/2024/06/25/etched-raises-120-million-to-build-chip-to-take-on-nvidia-in-ai.html

      運(yùn)營(yíng)/排版:何晨龍

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