在引擎盖下,每个机器学习模型都由软件“神经元”组成,这些神经元旨在模拟人脑中信息的处理方式。这些神经元是根据称为图的数学结构来组织的。顾名思义,Blaize的图流处理器也以此结构为模型,该初创公司声称,它使AI模型的运行效率比专业化程度较低的CPU和GPU高10到100倍。
Blaize希望帮助企业更有效地运行其人工智能工作负载。
这家位于加利福尼亚州埃尔多拉多山(ElDoradoHills)的初创公司今天早上从隐形模式启动,并推出了Graph Streaming Processor,这是专门为AI应用程序提供动力的芯片。它的定位是替代当今机器学习项目中常用的图形处理单元和中央处理单元。
在引擎盖下,每个机器学习模型都由软件“神经元”组成,这些神经元旨在模拟人脑中信息的处理方式。这些神经元是根据称为图的数学结构来组织的。顾名思义,Blaize的图流处理器也以此结构为模型,该初创公司声称,它使AI模型的运行效率比专业化程度较低的CPU和GPU高10到100倍。
Blaize并不是唯一提供针对机器学习进行了优化的芯片的厂商。英特尔公司(Blaize联合创始人兼首席执行官DinakarMunagala曾在该公司工作了十多年,担任工程师)也参与了这一领域的竞争,今天上午,英特尔宣布了三款备受期待的AI和机器学习工作负载新芯片。但是,尽管典型的AI处理器只能在一种环境(例如数据中心)中运行,但是初创公司的芯片具有足够的通用性,可以为多种类型的系统提供动力。
结果是这家初创公司可以一次占领多个市场。Blaize的目标市场是数据中心,自动驾驶和计算机视觉部门,这些市场已经声称已经完成了许多早期交易。
Moor Insights&Strategy的高级AI分析师KarlFreund在一份声明中说:“Blaize对本机图形流处理器(GSP)的愿景相对独特。”“GSP比用于AI的单功能ASIC具有更广泛的用途,因此可以在从汽车到边缘再到云的许多市场中创造机会。”
Blaize的庞大可寻址市场和以图形为中心的技术帮助其在从隐身模式发布之前吸引了8700万美元的外部资金。这家初创公司得到了三星电子有限公司的Catalyst基金和戴姆勒股份公司等六个以上投资者的支持。