في مؤتمر Nvidia’s GTC هذا الأسبوع، تناول الرئيس التنفيذي Jensen Huang أخيرًا سؤالًا بقيمة 20 مليار دولار تهرب منه لعدة أشهر: لماذا تنفق الكثير لترخيص تقنية شركة Groq الناشئة في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي وتوظيف مهندسيها بدلاً من بنائها بأنفسهم؟
تفاصيل تقنية LPX
أعلنت الشركة حديثًا عن Groq 3 رفوف LPX، والتي تحتوي على 256 وحدة معالجة لغة LP30 (LPUs) في نظام واحد، تظهر أن وقت طرح المنتج في السوق كان السبب وراء شراء Nvidia بدلاً من بنائها.
- LP30 تم تصنيعه بواسطة شركة Samsung Electronics بدلاً من TSMC
- يستخدم فقط ذاكرة الوصول العشوائي (SRAM) الموجودة على الشريحة
- يتخلص من بنية Von Neumann التقليدية لصالح بنية أخرى يشار إليها عادةً باسم تدفق البيانات
كيف تعمل وحدات LPU
بدلاً من جلب التعليمات من الذاكرة، وفك التشفير، والتنفيذ، ثم كتابتها مرة أخرى إلى السجل، تقوم معماريات تدفق البيانات بمعالجة البيانات أثناء تدفقها عبر الشريحة.
أهمية LPX في سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
تتعرض Nvidia أيضًا لبعض الضغوط للحفاظ على هيمنتها على سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، حيث يقوم مصممو الرقائق المتنافسون مثل AMD بسد الفجوة في الأجهزة والبرامج.