De nombreuses startups défient Nvidia par différentes approches : éliminer la DRAM, l'interconnexion ou la séparation calcul-mémoire.
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De nombreuses startups défient Nvidia par différentes approches : éliminer la DRAM, l'interconnexion ou la séparation calcul-mémoire.
Plusieurs startups de puces IA de nouvelle génération défient Nvidia sous l'angle de l'optimisation du mouvement des données. Selon les statistiques de l'utilisateur X Deedy Das, les approches techniques adoptées par ces entreprises comprennent : Groq élimine la DRAM, Cerebras élimine les interconnexions, d-Matrix élimine la séparation entre calcul et mémoire, Majestic élimine la centralisation du calcul des serveurs, Etched, Taalas et MatX éliminent la polyvalence, Substrate élimine les machines de lithographie d'une valeur de 400 millions de dollars. Toutes les solutions visent à améliorer les performances des puces IA en réduisant les goulots d'étranglement du mouvement des données.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesSelon TechFlow, le 25 juillet, plusieurs startups de puces AI de nouvelle génération défient Nvidia sous l'angle de l'optimisation du mouvement des données. Selon l'utilisateur X Deedy Das, les voies techniques adoptées par ces entreprises comprennent : Groq élimine la DRAM, Cerebras élimine l'interconnexion, d-Matrix élimine la séparation entre calcul et mémoire, Majestic élimine la centralisation du calcul des serveurs, Etched, Taalas et MatX éliminent la généralité, Substrate élimine la machine de lithographie d'une valeur de 400 millions de dollars. Toutes les solutions tentent d'améliorer les performances des puces AI en réduisant les goulots d'étranglement du mouvement des données.
