複数のスタートアップが異なるアプローチで NVIDIA に挑戦：DRAM、インターコネクト、またはコンピューティングとメモリの分離を排除

TechFlow 発、7 月 25 日、複数の次世代 AI チップスタートアップ企業が、データ移動の最適化という観点から NVIDIA に挑戦している。X ユーザーの Deedy Das 氏のまとめによると、これらの企業が採用する技術アプローチには以下が含まれる：Groq は DRAM を排除、Cerebras は相互接続を排除、d-Matrix は計算とメモリの分離を排除、Majestic はサーバーにおける計算の集中化を排除、Etched、Taalas、MatX は汎用性を排除、Substrate は 4 億ドル相当の露光装置を排除。すべての手法は、データ移動のボトルネックを減らすことで AI チップの性能を向上させようとしている。