सेमीडायनामिक्स का कहना है कि यह पारंपरिक एचबीएम-आधारित अनुमान प्रणालियों में उपलब्ध कई गुना मेमोरी क्षमता प्रदान कर सकता है, इसलिए बड़े मॉडल, बड़े केवी-कैश और बड़े संदर्भों का समर्थन करता है, जिससे प्रति रैक अधिक उपयोगकर्ता और प्रति टोकन कम लागत सक्षम होती है।
इसका आरआईएससी-वी प्रोसेसर आर्किटेक्चर आज के एआई बुनियादी ढांचे को बाधित करने वाली डेटा मूवमेंट बाधाओं को कम करने के लिए इंजीनियर की गई अपनी मालिकाना गैज़िलियन मेमोरी सबसिस्टम तकनीक का उपयोग करता है।
सीईओ और सह-संस्थापक रोजर एस्पासा (चित्रित) कहते हैं, “एसके हाइनिक्स का निवेश इस बात का प्रत्यक्ष प्रतिबिंब है कि एआई इंफ्रास्ट्रक्चर किस दिशा में जा रहा है, सिस्टम जहां मेमोरी आर्किटेक्चर रणनीतिक रूप से उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि गणना।”
गैज़िलियन सेमीडायनामिक्स की मालिकाना विलंबता-सहिष्णुता तकनीक है, जो कोर और टेंसर यूनिट से लेकर मेमोरी सबसिस्टम तक पूरे प्रोसेसर में एम्बेडेड एक डिज़ाइन दर्शन है, जो पारंपरिक एआई एक्सेलेरेटर को रोकने वाले लंबे मेमोरी एक्सेस समय के दौरान सिस्टम को उत्पादक रखता है।
कंपनी ने हाल ही में TSMC के साथ अपना पहला 3nm सिलिकॉन टेप-आउट पूरा किया है।
हाइनिक्स एसवीपी हेजिन चुंग कहते हैं, “एआई वर्कलोड मूल रूप से मेमोरी-बाउंड समस्याएं हैं, और उद्योग आर्किटेक्चर-स्तरीय समाधानों में कम निवेश कर रहा है,” सेमीडायनामिक्स उन कुछ कंपनियों में से एक है जिन्होंने इस बाधा के आसपास पहले सिद्धांतों से निर्माण किया है।
सेमीडायनामिक्स एक फुल-स्टैक एआई इंफ्रास्ट्रक्चर प्लेटफॉर्म का निर्माण कर रहा है, जिसमें डेटा-सेंटर-स्केल अनुमान के लिए डिज़ाइन किए गए चिप्स, बोर्ड और रैक-स्तरीय सिस्टम शामिल हैं।
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