Die Finanzierung wurde gemeinsam von Fundomo und dem Samsung Catalyst Fund geleitet, unter Beteiligung einer Reihe strategischer und finanzieller Geldgeber, darunter MediaTek, AM Intelligence Labs, Pegatron Venture Capital, CDIB-TEN, Darwin Ventures und Morgan Creek Digital. Die Präsenz von MediaTek und Pegatron – Unternehmen, die Hardware in großem Maßstab entwerfen und montieren – signalisiert, dass der Pitch von OXMIQ genau die Kunden erreicht, die es erreichen muss. Um mehr darüber zu erfahren, wo dies in die breitere [KI-Branchenberichterstattung] passt (https://aibuzzwire.news), erfolgt die Finanzierung inmitten eines immer intensiver werdenden Wettlaufs darum, Nvidias Einfluss auf die KI-Rechenleistung zu brechen.
Blaupausen verkaufen, keine Chips
Der Kern der Wette von OXMIQ ist ein Produkt namens OxCore, ein skalierbarer und lizenzierbarer GPU-Kern. Anstatt sein eigenes Silizium herzustellen, plant OXMIQ, OxCore an Halbleiterunternehmen und KI-Infrastrukturbauer zu lizenzieren, damit diese maßgeschneiderte KI-Beschleuniger entwickeln können, ohne ein vollständiges internes Chipprogramm zu starten – ein notorisch teures, mehrjähriges Unterfangen.
OxCore integriert drei Rechen-Engines in einem einzigen Kern: eine CUDA-kompatible GPU-Engine, eine Tensor-Verarbeitungs-Engine und eine Orchestrierungs-Engine, die Arbeitslasten und KI-Agenten im gesamten System koordiniert. OXMIQ sagt, dass diese Funktionen heutzutage typischerweise auf drei separate Chips verteilt sind und dass ihre Kombination Near-Memory-Computing-Designs ermöglicht, die die kostspielige Bewegung von Daten reduzieren und die Energieeffizienz verbessern – eine kritische Kennzahl, da der Stromverbrauch von Rechenzentren steigt.
Die Architektur lässt sich nach Angaben des Unternehmens von Single-Core-Edge-Bereitstellungen bis hin zu groß angelegten Rechenzentrumskonfigurationen skalieren und läuft derzeit auf FPGA-Hardware mit Live-Demonstrationen.
Ein passender Software-Stack
Hardware ist bei KI-Beschleunigern nur die halbe Miete; Die andere besteht darin, sicherzustellen, dass vorhandener Code tatsächlich auf einer neuen Architektur ausgeführt wird. Um dieses Problem zu lösen, hat OXMIQ einen begleitenden Software-Stack entwickelt. OxPython wurde entwickelt, um vorhandenen CUDA- und PyTorch-Code ohne Codeänderungen auf OxCore laufen zu lassen und Entwicklern Hardware-Portabilität zu ermöglichen – ein Versuch, den größten Burggraben zu neutralisieren, den Nvidia genießt, sein CUDA-Software-Ökosystem. Laut OXMIQ wurde OxPython auf Plattformen von Drittanbietern validiert.
Das Unternehmen hat außerdem OxQuilt entwickelt, eine Chiplet-Integrationsarchitektur, die heterogene Rechenchiplets und Speicher in einem einzigen Paket kombiniert. Während viele KI-Siliziumdesigns an einen bestimmten Gießerei- und Speichertyp gebunden sind, ist OxQuilt laut OXMIQ so konzipiert, dass es sich an Logikprozessknoten, Speichertypen, Verbindungsstandards und erweiterte Verpackungsoptionen anpassen kann, sodass Kunden über jede verfügbare Lieferkette hinweg entwerfen können. Eine übergeordnete Orchestrierungsschicht namens OxCapsule rundet den Stack ab und übernimmt alles von der Agenten-Orchestrierung bis zur Kernel-Optimierung auf niedriger Ebene.
Ein bekannter Name hinter einer ehrgeizigen These
Koduri ist eine der bekanntesten Figuren im GPU-Design. Zuvor war er als Senior Vice President bei AMD tätig und leitete die Radeon Technologies Group, war bei Apple tätig und kam später als Chefarchitekt für beschleunigtes Computing und Grafik zu Intel, bevor er 2023 das Unternehmen verließ, um ein auf KI fokussiertes Unternehmen zu verfolgen. Seine Erfolgsbilanz verleiht der ehrgeizigen Mission von OXMIQ Glaubwürdigkeit, den GPU-Stack nach den Worten des Unternehmens von „Atomen zu Agenten“ neu zu gestalten.
Diese Mission besteht darin, den KI-Rechenstapel von Grund auf neu zu überdenken – er umfasst erneuerbare Energien, Rechenzentrumsinfrastruktur, Silizium-IP und Software – mit dem Ziel, die Kosten für Intelligenz auf allen Ebenen zu senken.
Warum das Lizenzmodell jetzt wichtig ist
Der Zeitpunkt ist bewusst. Während die größten KI-Labore und Cloud-Anbieter um Rechenleistung kämpfen, haben immer mehr Unternehmen – darunter Amazon, Google und Meta – damit begonnen, ihre eigenen KI-Beschleuniger zu entwickeln, um die Abhängigkeit von Nvidia zu verringern. Aber nur die größten Player können sich die Milliarden leisten, die nötig sind, um einen wettbewerbsfähigen Chip von Grund auf neu zu bauen. Durch die Lizenzierung einer bewährten, modularen Architektur zielt OXMIQ stattdessen auf das viel größere Universum von Unternehmen ab, die maßgeschneiderte KI-Silizium wünschen, aber nicht über Budgets im Nvidia-Maßstab verfügen.
Es handelt sich im Wesentlichen um das Arm-Modell, das auf KI-GPUs angewendet wird: Verkaufen Sie das Design, lassen Sie es von Partnern herstellen und anpassen und erzielen Sie Mehrwert für einen fragmentierten Kundenstamm, anstatt Nvidia direkt auf dem Markt für Händlerchips zu bekämpfen. Ob OXMIQ Silizium-IP in Produktionsqualität liefern kann, das der Leistung von Nvidia entspricht – und genügend Partner davon überzeugen kann, OxCore zu übernehmen, bevor größere Konkurrenten ihre eigenen maßgeschneiderten Silizium-Strategien festigen – wird darüber entscheiden, ob Koduris neuestes Projekt eine grundlegende Schicht des KI-Hardware-Stacks oder eine Nischenalternative wird.
Der 35-Millionen-Dollar-Vertrauensbeweis von Samsung, MediaTek und einem Konsortium von Deep-Tech-Investoren deutet vorerst darauf hin, dass die Branche echtes Potenzial in der Aufschlüsselung der GPU sieht.
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