今日外媒消息，曾为英特尔、AMD和特斯拉工作的芯片设计师吉姆·凯勒（Jim Keller）正试图通过设计比英伟达更高效的芯片来降低人工智能应用的价格，以期获得这家美国巨头所占据的部分市场。

凯勒现在是美国人工智能芯片设计初创公司Tenstorrent的首席执行官，他表示，英伟达没有很好地服务于更多市场。

随着人工智能的使用扩展到智能手机、电动汽车和云服务，越来越多的公司正在寻找更便宜的解决方案，凯勒说，“很多小公司不想为英伟达的高端GPU支付2万美元”。

成立于2016年的Tenstorrent正准备在今年年底销售其第二代多用途AI芯片，该公司表示，在某些领域，它拥有比英伟达的AI GPU更好的能源和处理效率。据 Tenstorrent称，其Galaxy系统的效率是英伟达DGX的三倍，却要便宜33%。

凯勒称，之所以能做到价格更低，其中一个原因是该公司没有使用高带宽内存（HBM）。HBM是生成式AI芯片的重要组成部分，在英伟达产品的成功中发挥了重要作用。

然而，HBM也是AI芯片大量能耗和高价格的罪魁祸首之一。

在典型的AI芯片组中，每次执行进程时，GPU都会将数据发送到内存。这就需要HBM的高速数据传输能力。然而，Tenstorrent专门设计了其芯片来大幅减少此类传输。

凯勒表示，通过这种新方法，他的公司的芯片设计可以在AI开发的某些领域取代GPU和HBM。

此外，Tenstorrent 还在设计产品以尽可能实现成本效益，目前许多公司也在寻求更好的存储解决方案，但凯勒也坦承，要颠覆庞大的现有HBM 产业，还需要数年时间。他也预期，与其只由一间公司取代英伟达，不如涌现更多新公司，填补美国公司未涉足的各种人工智能市场。

通常，单个芯片内核只有一个小型电脑和内存，并且只负责解决单个给定的任务。然而，Tenstorrent的核心将能够自己“思考”，决定首先处理哪些数据，或者如果认为不必要，是否放弃某些任务，从而提高整体效率。

该公司表示，由于每个内核都是相对独立的，因此该芯片可以通过或多或少地堆叠在一起来适应更广泛的应用。例如，对于智能手机或可穿戴设备来说，少量的数量就足够了，而100个可以组合起来用于人工智能数据中心。

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