Preferred Networks ja Tenstorrent kehittävät fotoniikkaa integroituneita AI-prosessoreita NEDOn tukemassa projektissa

Kuva: Tenstorrent · Lähde

Preferred Networks ja Tenstorrent on valittu Japanin NEDOn toimesta kehittämään yhdessä suorituskykyisiä ja energiatehokkaita AI-prosessoreita, jotka yhdistävät fotoniikan ja elektroniikan. Hanke keskittyy edistyneisiin AI-työkuormiin viiden vuoden tutkimusohjelmassa.

Preferred Networks, Inc. (PFN) ja Tenstorrent USA, Inc. (Tenstorrent) ovat julkistaneet yhteisen valintansa Japanin uuden energian ja teollisuuden teknologian kehittämisjärjestön (NEDO) projektissa nimeltä "xPU Design and Development Incorporating Photonics-Electronics Integration Technology." Tämä tutkimushanke kuuluu NEDOn ohjelmaan, joka tähtää post-5G tieto- ja viestintäjärjestelmien infrastruktuurin parantamiseen sekä edistyneiden puolijohdevalmistusteknologioiden kehittämiseen.

Yhteistyön tavoitteena on vastata kasvaviin laskennallisiin vaatimuksiin, joita asettavat yhä laajemmin eri toimialoilla käytettävät AI-mallit ja työkuormat. Kehittämällä järjestelmätason integraatiota AI-prosessoreille, jotka hyödyntävät fotoniikan ja elektroniikan yhdistämisteknologiaa sekä edistyneitä pakkaustekniikoita, yhteistyö pyrkii luomaan AI-laitteistoa, joka tarjoaa sekä korkean suorituskyvyn että energiatehokkuuden koulutus- ja päättelytehtävissä.

Hanke on suunniteltu viiden vuoden tutkimus- ja kehitysohjelmaksi, jossa yritykset jakavat vastuut selkeästi. PFN ja Tenstorrent kehittävät yhteisesti järjestelmäintegraatioteknologioita AI-prosessoreille, hyödyntäen fotoniikka-elektroniikka-lähestymistapaa. PFN keskittyy AI-chipletien kehittämiseen, joissa on erittäin suuri muistin kaistanleveys 3D-muistin pinotusteknologioiden avulla ja huipputason puolijohdeprosessien avulla. Samaan aikaan Tenstorrent kehittää avoimeen arkkitehtuuriin perustuvia CPU-chipleteja, jotka tukevat luottamuksellista laskentaa.

Perusyhtiöiden lisäksi projektiin osallistuvat yhteistyössä akateemiset ja tutkimuslaitokset, kuten Tokion yliopisto, Kobe-yliopisto, Toyo-yliopisto, Japanin merentutkimus- ja maapallotieteiden virasto sekä Japanin atomienergiakomission virasto, edistääkseen alakohtaisia sovelluksia, mukaan lukien tieteellinen AI ja fyysinen AI. Tenstorrent Japan auttaa CPU-chipletien suunnittelussa ja luottamuksellista laskentaa tukevien ohjelmistojen kehittämisessä.

Preferred Networks, joka perustettiin vuonna 2014 Tokiossa, tunnetaan vertikaalisesti integroiduista AI-ratkaisuistaan, jotka kattavat AI-prosessorit, pilvialustat ja generatiiviset AI-mallit. Tenstorrent, jonka vetäjänä toimii tunnettu arkkitehti Jim Keller, kehittää RISC-V-pohjaisia AI-prosessoreita ja järjestelmiä, joilla on globaali läsnäolo ja vahvat teollisuuden kumppanuudet.

Projekti merkitsee tärkeää askelta kohti uuden sukupolven AI-laitteistoa, joka on optimoitu tulevien laajenevien AI-työkuormien ja uusien AI-sovellusten skaalaamiseen, ja sen tukena on valtion rahoitus, joka vahvistaa Japanin puolijohde- ja AI-teknologian kyvykkyyksiä.