Advanced Micro Devices បានឈានដល់កិច្ចព្រមព្រៀងច្បាស់លាស់មួយក្នុងការទិញយក Taalas ដែលជាក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមមានមូលដ្ឋាននៅទីក្រុងតូរ៉ុនតូ ដែលភ្ជាប់គំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដោយផ្ទាល់ទៅក្នុងស៊ីលីកុន ក្នុងសកម្មភាពមួយក្នុងគោលបំណងពន្លឿនការសន្និដ្ឋាន AI យ៉ាងខ្លាំង។ កិច្ចព្រមព្រៀងដែលបានប្រកាសនៅថ្ងៃទី 6 ខែសីហា ឆ្នាំ 2026 កើតឡើងប៉ុន្មានសប្តាហ៍បន្ទាប់ពី AMD ចុះហត្ថលេខាលើកិច្ចព្រមព្រៀងដាច់ដោយឡែកជាមួយ Cerebras និងបង្ហាញការជំរុញដ៏ខ្លាំងក្លាមួយដើម្បីប្រជែងនឹងភាពលេចធ្លោរបស់ Nvidia នៅក្នុងផ្នែករឹង AI ។

ការទិញយកនេះឆ្លុះបញ្ចាំងពីល្បឿននៃទិដ្ឋភាពនៃ semiconductor ដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូរនៅពេលដែលក្រុមហ៊ុនដេញតាមវិធីថោកជាង និងលឿនជាងមុនដើម្បីដំណើរការម៉ូដែល AI ។ សម្រាប់ [ការគ្របដណ្តប់ឧស្សាហកម្ម AI] (https://aibuzzwire.news) ដែលកំពុងដំណើរការនៃសង្រ្គាមបន្ទះឈីប AI Buzz Wire កំពុងតាមដានរាល់សកម្មភាពសំខាន់ៗ។

អ្វីដែលតាឡាសពិតជាធ្វើ

Taalas ប្រើវិធីសាស្រ្តមិនធម្មតាចំពោះអ្វីដែលគេហៅថាជញ្ជាំងអង្គចងចាំ ដែលជាឧបសគ្គដែល GPUs អង្គុយទំនេររង់ចាំទិន្នន័យមកដល់ពីអង្គចងចាំ មុនពេលពួកគេអាចចាប់ផ្តើមបំបែកលេខ។ ជំនួសឱ្យការទៅយកទម្ងន់របស់ម៉ូដែលពីធនាគារអង្គចងចាំដាច់ដោយឡែក Taalas ធ្វើការពង្រឹងទម្ងន់ទាំងនោះទៅជាត្រង់ស៊ីស្ទ័រនីមួយៗ។

ស្ថាបត្យកម្មឌីជីថលដែលមានកម្មសិទ្ធិរបស់ក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមអាចផ្ទុកទិន្នន័យ 4 ប៊ីត និងដំណើរការប្រតិបត្តិការគណិតវិទ្យាដោយប្រើត្រង់ស៊ីស្ទ័រតែមួយ។ បន្ទះឈីប HC1 របស់វាមានលក្ខណៈពិសេសប្លុកផ្នែករឹងដែលបានចែករំលែកដែលធ្វើការរាប់ជាអចិន្ត្រៃយ៍នូវផលិតផលដែលអាចធ្វើបានទាំងអស់ 16 សម្រាប់ទម្ងន់គំរូ 4 ប៊ីត។ ដោយសារតែរាល់លទ្ធផលគណិតវិទ្យាដែលអាចធ្វើបានគឺកំពុងកើតឡើងផ្ទាល់នៅលើបន្ទះឈីប នោះត្រង់ស៊ីស្ទ័រនីមួយៗដើរតួជារ៉ោតទ័ររាងកាយជាជាងម៉ាស៊ីនគិតលេខ។

ទម្ងន់ជាក់លាក់នីមួយៗនៃម៉ូដែល AI ត្រូវបានតំណាងដោយត្រង់ស៊ីស្ទ័រ Mask ROM តែមួយ។ កំឡុងពេលផលិត ស្រទាប់លោហៈមីក្រូទស្សន៍មួយត្រូវបានឆ្លាក់ដើម្បីភ្ជាប់ត្រង់ស៊ីស្ទ័រនោះទៅនឹងខ្សែផលិតផលមួយក្នុងចំណោម 16 ជួរផលិតផលដែលបានគណនាជាមុន។ នៅពេលដែលទិន្នន័យហូរតាមបន្ទះឈីប ត្រង់ស៊ីស្ទ័រគ្រាន់តែជ្រើសរើសឆានែលដែលបានគណនាជាមុនត្រឹមត្រូវ ហើយបញ្ជូនលទ្ធផលទៅអ្នកបន្ថែម។ សរុបមក សៀគ្វីគឺជាអង្គចងចាំ និងខួរក្បាលរួមបញ្ចូលគ្នា។

យោងតាមក្រុមហ៊ុន លទ្ធផលគឺគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល៖ បន្ទះឈីប HC1 អាចបង្កើតបានប្រហែល 16,000 ទៅ 17,000 ថូខឹនក្នុងមួយវិនាទីសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់។ វិធីសាស្រ្តនេះគឺនឹកឃើញដល់ Groq LPU ដែលស្រដៀងនឹងគំរូ AI ទម្ងន់ដោយផ្ទាល់ទៅក្នុង SRAM នៅលើបន្ទះឈីបដែលមានល្បឿនលឿន ដើម្បីជៀសផុតពីការជាប់គាំងនៃអង្គចងចាំ។

The Catch: បន្ទះឈីបដែលបង្កើតឡើងសម្រាប់ម៉ូដែលមួយ។

ការដោះដូរគឺសំខាន់ណាស់។ ដោយសារតែទម្ងន់របស់ម៉ូដែលត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងស៊ីលីកុន បន្ទះឈីប Taalas នីមួយៗដំណើរការសម្រាប់តែម៉ូដែល AI ជាក់លាក់ដែលវាត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់ប៉ុណ្ណោះ។ វាមិនមែនជាឧបករណ៍បង្កើនល្បឿនដែលមានគោលបំណងទូទៅទេ។ នោះធ្វើឱ្យវាក្លាយជាសំណើខុសគ្នាជាមូលដ្ឋានពី GPU ដែលអាចដំណើរការម៉ូដែលណាមួយដែលផ្ទុកទៅក្នុងអង្គចងចាំរបស់វា។

អ្នកវិភាគឧស្សាហកម្មបានប៉ាន់ស្មានថាបច្ចេកវិទ្យារបស់ Taalas អាចដើរតួជាឧបករណ៍បង្កើនល្បឿននៃការឌិកូដដែលខិតខំប្រឹងប្រែងនៅក្នុងប្រព័ន្ធ rack-scale ដ៏ធំទូលាយរបស់ AMD — គ្រប់គ្រងដំណាក់កាលទីពីរនៃការសន្និដ្ឋានដែលងាយនឹងយឺតយ៉ាវ — ខណៈដែលផ្នែករឹងដែលអាចបត់បែនបានដូចជាប្រព័ន្ធ Helios ដែលដំណើរការដោយ Cerebras គ្រប់គ្រងដំណាក់កាលមុន។ AMD មិនទាន់បានលម្អិតអំពីកន្លែងដែលបន្ទះឈីបរបស់ Taalas នឹងដាក់ចូលទៅក្នុងផែនទីបង្ហាញផ្លូវផលិតផលរបស់ខ្លួន។

តើអ្នកណាជាអ្នកសាងសង់តាឡាស

Taalas ត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងឆ្នាំ 2023 ដោយបីនាក់នៃអតីតបុគ្គលិក AMD និងអ្នកដឹកនាំនៅ Tenstorrent ដែលជាក្រុមហ៊ុនបង្កើត Toronto ដែលឥឡូវនេះជាក្រុមហ៊ុនផលិតបន្ទះឈីប AI ដែលមានមូលដ្ឋាននៅ Santa Clara ។ ក្រុមស្ថាបនិករួមមាននាយកប្រតិបត្តិ Ljubisa Bajic ដែលជាសហស្ថាបនិក និងជាអតីតនាយកប្រតិបត្តិ ប្រធានផ្នែកបច្ចេកវិទ្យា និងជាប្រធានក្រុមហ៊ុន Tenstorrent; COO Lejla Bajic; និង CTO Drago Ignjatovic ។

ក្រុមហ៊ុននេះបានកើតចេញពីការលួចលាក់នៅឆ្នាំ 2024 ដោយបង្ហាញពីការផ្តល់មូលនិធិចំនួន 50 លានដុល្លារពី Quiet Capital និងអ្នកវិនិយោគ Semiconductor ជើងចាស់ Pierre Lamond ក្នុងចំណោមក្រុមហ៊ុនដទៃទៀត។ នៅដើមឆ្នាំ 2026 វាបានប្រកាសបន្ថែម 169 លានដុល្លារពីក្រុមដែលរួមបញ្ចូល Fidelity ។ Taalas បានអះអាងថា វាអាចដំណើរការបន្ទះឈីបផ្ទាល់ខ្លួនថ្មីក្នុងរយៈពេលត្រឹមតែពីរខែប៉ុណ្ណោះ បើប្រៀបធៀបជាមួយនឹងស្តង់ដារឧស្សាហកម្មដែលជារឿយៗលាតសន្ធឹងដល់មួយឬពីរឆ្នាំ ហើយបានភ្នាល់ថាវាអាចផលិត Hardware មួយពាន់ដងមានប្រសិទ្ធភាពជាងសមភាគីដែលមានមូលដ្ឋានលើកម្មវិធី។

លក្ខខណ្ឌហិរញ្ញវត្ថុនៃការទិញយក AMD មិនត្រូវបានបង្ហាញឱ្យដឹងនោះទេ។ ប្រតិបត្តិការនៅតែស្ថិតក្រោមលក្ខខណ្ឌបិទ និងការអនុម័តបទប្បញ្ញត្តិ។

ហេតុអ្វីបានជា AMD ទិញឥឡូវនេះ?

AMD បានពណ៌នា Taalas ថាជាអ្នកត្រួសត្រាយផ្លូវក្នុងឯកទេស AI inference silicon ដែលបច្ចេកវិទ្យារបស់វាធ្វើឱ្យលំហូរទិន្នន័យ AI inferences កាន់តែប្រសើរឡើង ហើយកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំងនូវបញ្ហានៃកុំព្យូទ័រ និងអង្គចងចាំដែលទាក់ទងនឹងស្ថាបត្យកម្មគោលបំណងទូទៅ។

លោក Vamsi Boppana អនុប្រធានជាន់ខ្ពស់ AMD នៃក្រុម AI របស់ខ្លួនបាននិយាយនៅក្នុងសេចក្តីប្រកាសព័ត៌មានមួយថា "បច្ចេកវិទ្យារបស់ Taalas និងក្រុមវិស្វករលំដាប់ថ្នាក់ពិភពលោកពង្រឹងផលប័ត្រ AI របស់យើងដោយផ្តល់នូវការសន្និដ្ឋានខុសគ្នា និងប្រសិទ្ធភាព"។

កិច្ចព្រមព្រៀងនេះពង្រីកគំរូកាន់តែទូលំទូលាយ។ កិច្ចព្រមព្រៀងមុនរបស់ AMD ជាមួយ Cerebras រួមបញ្ចូលម៉ាស៊ីន Wafer-Scale ចុងក្រោយទៅក្នុងប្រព័ន្ធ Helios rack-scale នាពេលខាងមុខ ដែលដាក់អង្គចងចាំដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ និងគណនាលើសន្លឹកស៊ីលីកុនតែមួយ។ ការបន្ថែម Taalas ផ្តល់ឱ្យ AMD នូវអាវុធដាច់ដោយឡែកទី 3 នៅក្នុងឃ្លាំងអាវុធរបស់ខ្លួន រួមជាមួយនឹង Instinct GPUs របស់ខ្លួន និងភាពជាដៃគូ Cerebras ។

សម្រាប់ AMD ការអំពាវនាវគឺច្បាស់ណាស់។ Nvidia បន្តគ្របដណ្ដប់លើការបណ្តុះបណ្តាល AI និងការសន្និដ្ឋានជាមួយនឹងប្រព័ន្ធអេកូ GPU របស់ខ្លួន ហើយអ្នកប្រកួតប្រជែងបានតស៊ូដើម្បីប្រកួតប្រជែងលើការគណនាគោលបំណងទូទៅ។ តាមរយៈការទទួលបានក្រុមហ៊ុនដែលមានស្ថាបត្យកម្មផ្សេងគ្នាជាមូលដ្ឋាន — ម៉ាស៊ីនទំហំ wafer, ស៊ីលីកុនគំរូរឹង — AMD កំពុងភ្នាល់ថាផ្នែករឹងឯកទេសនឹងឆ្លាក់ចេញនូវចំនុចដែលរកកម្រៃបាន ដែល GPUs ទំហំតែមួយរបស់ Nvidia មិនអាចដំណើរការប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនោះទេ។

ការផ្លាស់ប្តូរទីផ្សារការសន្និដ្ឋាន

ការទិញយកនេះក៏និយាយអំពីការផ្លាស់ប្តូរឧស្សាហកម្មកាន់តែទូលំទូលាយផងដែរ។ នៅពេលដែលម៉ូដែល AI កាន់តែធំឡើង ហើយការចំណាយលើការសន្និដ្ឋាន សេដ្ឋកិច្ចនៃការដំណើរការពួកវាលើ GPU គោលបំណងទូទៅកំពុងស្ថិតក្រោមសម្ពាធ។ បន្ទះសៀគ្វីសន្និដ្ឋានពិសេសសន្យាថានឹងកាត់បន្ថយការចំណាយយ៉ាងច្រើនសម្រាប់ការដាក់ពង្រាយក្នុងបរិមាណខ្ពស់ ដែលម៉ូដែលដូចគ្នានេះដំណើរការរាប់លានដង។

ប្រសិនបើ AMD អាចធ្វើពាណិជ្ជកម្មដោយជោគជ័យនូវវិធីសាស្រ្ត hardwired របស់ Taalas វាអាចផ្តល់ជូនអ្នកផ្តល់សេវាពពក និងសហគ្រាសនូវវិធីមួយដើម្បីដំណើរការម៉ូដែលពេញនិយមក្នុងតម្លៃប្រភាគនៃតម្លៃ និងភាពយឺតយ៉ាវនៃ GPUs ប្រពៃណី។

បន្តទៅមុខនៃសង្គ្រាមឈីប

ការប្រយុទ្ធដើម្បីឧត្តមភាពផ្នែករឹងរបស់ AI កំពុងកាន់តែខ្លាំងឡើង ដោយរាល់ការទិញយកបានផ្លាស់ប្តូរតុល្យភាពនៃថាមពល។ អនុវត្តតាមការវិវឌ្ឍន៍ AI ចុងក្រោយបំផុតរបស់យើងសម្រាប់ការជ្រមុជទឹកជ្រៅទៅក្នុងស៊ីលីកុនដែលជំរុញឱ្យមានភាពវៃឆ្លាតជំនាន់ក្រោយ។

អានព័ត៌មាន AI បន្ថែម →