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बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए अनुकूलित कस्टम AI प्रोसेसर बनाने के लिए MatX ने सीरीज B फंडिंग में $500M जुटाए
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कंपनी मैट्रिक्स गणित और समानांतर एआई वर्कलोड के लिए हार्डवेयर को अनुकूलित करके वर्तमान अग्रणी जीपीयू की तुलना में लगभग 10 गुना बेहतर प्रदर्शन का लक्ष्य रखते हुए विशेष एआई चिप्स डिजाइन कर रही है।
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पूर्व Google TPU इंजीनियरों द्वारा स्थापित, MatX ने 2027 तक लक्षित वाणिज्यिक शिपिंग के साथ TSMC के माध्यम से चिप्स बनाने की योजना बनाई है
मैटएक्स जेन स्ट्रीट और सिचुएशनल अवेयरनेस के नेतृत्व में सीरीज बी फंडिंग में 500 मिलियन डॉलर जुटाए हैं, जो पूर्व लियोपोल्ड एशेनब्रेनर द्वारा बनाया गया फंड है।
स्टार्टअप कस्टम एआई प्रोसेसर का निर्माण कर रहा है जो विशेष रूप से सामान्य प्रयोजन जीपीयू की तुलना में बड़े भाषा मॉडल को तेजी से और अधिक कुशलता से प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। MatX की मुख्य महत्वाकांक्षा आक्रामक है: वर्तमान अग्रणी हार्डवेयर की तुलना में अपने चिप्स को एलएलएम प्रशिक्षण प्रदर्शन और अनुमान दक्षता में लगभग 10× बेहतर बनाना।
कंपनी एआई बुनियादी ढांचे में व्यापक बदलाव का हिस्सा है, जहां विशेष चिप्स स्वयं मॉडल के समान ही महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। सामान्य प्रयोजन कंप्यूटिंग हार्डवेयर पर भरोसा करने के बजाय, मैटएक्स मैट्रिक्स गणित, समानांतर एआई वर्कलोड और लंबे-संदर्भ मॉडल प्रशिक्षण के लिए अनुकूलित सिलिकॉन डिजाइन कर रहा है। व्यवहार में, इसका मतलब पारंपरिक कंप्यूटिंग कार्यों के बजाय विशेष रूप से एआई वर्कलोड के लिए चिप आर्किटेक्चर, मेमोरी एक्सेस पैटर्न और डेटा मूवमेंट दक्षता को तैयार करना है।
MatX की स्थापना 2023 में पूर्व Google TPU इंजीनियरों द्वारा की गई थी। सीईओ रेनर पोप ने पहले Google की टेन्सर प्रोसेसिंग इकाइयों के लिए एआई सॉफ्टवेयर विकास का नेतृत्व किया था, जबकि सह-संस्थापक माइक गुंटर ने टीपीयू हार्डवेयर डिजाइन करने में मदद की थी। उनका अनुभव कंपनी के दृष्टिकोण में दिखता है: चिप्स को सामान्य कंप्यूटिंग घटकों के रूप में मानने के बजाय हार्डवेयर और एआई वर्कलोड अनुकूलन को लंबवत रूप से एकीकृत करना।
नई पूंजी का उपयोग टीएसएमसी के माध्यम से चिप्स के निर्माण के लिए किया जाएगा, जिसका उत्पादन और वाणिज्यिक शिपिंग 2027 के लिए लक्षित है। मैटएक्स जीपीयू के विकल्प बनाने वाले अन्य स्टार्टअप और मौजूदा कंपनियों के खिलाफ अत्यधिक प्रतिस्पर्धी एआई चिप दौड़ में प्रवेश कर रहा है, क्योंकि एआई प्रशिक्षण गणना की मांग आपूर्ति से अधिक हो रही है।
