Колишній інженер Apple Джерард Вільямс, який раніше продав стартап Nuvia компанії Qualcomm за $1,4 млрд, запускає новий проєкт у сфері напівпровідників для штучного інтелекту – Nuvacore, пише Bloomberg. Компанія розроблятиме CPU (центральні процесори) для обчислень у сфері ШІ, де традиційно домінують GPU (графічні процесори).
Заощаджуйте, отримуючи 6 журналів за ціною 4
Купуйте річну передплату на шість журналів Forbes Ukraine за 1 799 грн замість 2 400 грн. Читайте головні історії українського бізнесу, ексклюзивні рейтинги та глибоку аналітику в кожному номері.
Деталі
- Компанія вважає, що попит на продуктивні CPU стрімко зростає через навантаження в дата-центрах і «вузькі місця» в обробці даних.
- Стартап уже залучив підтримку венчурного фонду Sequoia Capital і завершує seed-раунд фінансування. Протягом кількох місяців компанія планує вийти на раунд Series A, однак обсяг залучених інвестицій не розкриває.
- Nuvacore відкриває офіси у Кремнієвій долині, Остіні та канадському Маркемі та формує інженерні команди. Спочатку компанія зосередиться на рішеннях для дата-центрів і розглядає два варіанти бізнес-моделі – продаж дизайнів чипів або виробництво власних процесорів.
- Інтерес до CPU для ШІ зростає на тлі активності великих гравців. Arm нещодавно анонсувала нові продукти в цьому сегменті, Nvidia представила власну лінійку CPU, а Intel повідомила про зростання попиту на чипи для дата-центрів.
- Серед засновників Nuvacore, крім Вільямса, – Джон Бруно та Рам Срінівасан – колишні учасники команди Apple, яка перевела компанію на власні процесори.
Контекст
Центральний процесор (CPU) – це основний «мозок» комп’ютера, оптимізований для послідовної обробки даних, складної логіки та керування системою. У сфері ШІ він виконує важливу допоміжну роль, забезпечуючи гнучкість.
CPU активно застосовується для підготовки даних, оркестрації роботи GPU/TPU/NPU, тренування невеликих моделей та інференсу на edge-пристроях. Сучасні процесори часто містять вбудовані NPU, що дозволяє ефективно запускати нейромережі локально з низьким енергоспоживанням.
Порівняно з GPU та TPU, CPU поступається в тренуванні великих моделей, але перевершує універсальністю та енергоефективністю. Він залишається незамінним «диригентом» будь-якої ШІ-системи, особливо для інференсу на ноутбуках, смартфонах та IoT-пристроях.
