أطلقت شركة D-Matrix، وهي شركة ناشئة لتطوير شرائح ذكاء اصطناعي تدعمها مايكروسوفت ومقرها في وادي السيليكون، شريحة الاستدلال Corsair، مع ادعاءات بأن تشغيل أحمال الاستدلال يتم بسرعة 10 مرات أسرع واستهلاك طاقة أقل بمقدار 5 مرات مقارنةً بوحدة رسومات Nvidia منفردة في أحمال صغيرة. تأسست الشركة عام 2019 وتبلغ قيمتها نحو 2 مليار دولار بعد أن جمعت حوالي 500 مليون دولار، وتبدأ الشحن إلى العملاء هذا الشهر. يأتي الإطلاق في وقت تُظهر سوق شرائح الذكاء الاصطناعي فرصة كبيرة للاعبين المتخصصين، بعد الطرح الأولي لشركة Cerebras الشهر الماضي الذي جمع أكثر من 5.5 مليار دولار وقيم الشركة بأكثر من 50 مليار دولار، وعقب استحواذ Nvidia بقيمة 20 مليار دولار على Groq في ديسمبر.
D-Matrix تستخدم بنية ذاكرة SRAM لتحقيق استدلال منخفض زمن الوصول
تحقق شريحة Corsair لدى D-Matrix استدلالاً منخفض زمن الوصول بتشغيل بقدرة منخفضة عبر دمج الذاكرة والحوسبة بشكل وثيق على شريحة واحدة. مثل Groq وCerebras، تعتمد D-Matrix على SRAM، وهو نوع من الذاكرة يمكن تصنيعه في مصانع المنطق مثل شركة Taiwan Semiconductor Manufacturing Company ودمجه على الشريحة نفسها. تعتمد وحدات معالجة الرسوميات على كميات كبيرة من نوع آخر من الذاكرة يُسمى DRAM، وهي مُعبأة ضمن حزم ذاكرة عالية النطاق الترددي تُضاف حول شريحة المنطق. قال المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي Sid Sheth إن الشركة لا تواجه عنق زجاجة حول DRAM لأن المنتج لا يعتمد على DRAM لكي ينجح.
عند إقران شريحة Nvidia Blackwell GPU، تقول D-Matrix، بالاستناد إلى أبحاث من Gimlet Labs، إن Corsair يمكنها تشغيل الاستدلال بسرعة 10 مرات أسرع، وبكلفة أقل 3 مرات، وبكفاءة في استهلاك الطاقة تصل إلى 5 مرات أكثر من GPU مستقلة. قال Sheth إن Corsair مُصممة لاستدلال الذكاء الاصطناعي مع التركيز على التفاعلية أو السرعة على حساب حجم اللغة، وتستهدف حالات استخدام مثل تطبيقات الدردشة والوكالات الصوتية وأدوات الوكيلية (agentic tools).
الشركة تحصل على التزامات من عمالقة السحابة ومختبرات الذكاء الاصطناعي
قال Sheth إن الشركة حصلت على التزامات من عمالقة سحابة بارزين وكيانات "نيوقْلoud" ومختبرات ذكاء اصطناعي رائدة على مستوى الجبهة. تبدأ D-Matrix الشحن إلى هؤلاء العملاء هذا الشهر. قال Sheth إن نحو 90% من العملاء في الولايات المتحدة، بينما يوجد العملاء خارجها في الشرق الأوسط وجنوب شرق آسيا. استثمرت مايكروسوفت عبر ذراعها الاستثماري M12.
صرّح Sheth بأنه لا ينوي بيع الشركة ووصف سوق شرائح الذكاء الاصطناعي بأنه "سوق بقيمة تريليون دولار قيد التكوين". لاحظ محلل أشباه الموصلات Stacy Rasgon من Bernstein Research أن لدى D-Matrix عدداً معقولاً من تعاملات العملاء الفعلية، وغالباً ما يستخدم العملاء الشرائح بالتزامن مع Nvidia.
شريحة Corsair تواجه قيوداً مع النماذج واسعة النطاق
حدّد Rick Bahr، أستاذ مساعد في قسم الهندسة الكهربائية بجامعة ستانفورد، قيداً مهماً: في حين أن SRAM الموجودة على الشريحة تمكّن من سرعات استدلال مذهلة لأن البيانات تقطع مسافات قصيرة، فإنها لا تستطيع التعامل مع تريليونات المعلمات التي تُشكّل حالياً النماذج الكبيرة لدى قادة مثل OpenAI وAnthropic. قال Bahr إن عدد المعلمات هذا ببساطة لا يمكن وضعه على تصميم قائم على SRAM.
الرئيس التنفيذي لـ Nvidia يرد على ادعاءات المنافسة في الاستدلال
قال الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Jensen Huang الأسبوع الماضي إن شركته ما زالت القائدة في الاستدلال منخفض التكلفة عبر نظام Vera Rubin لأنها ليست مجرد مسألة سرعة. وفي معرض Computex في تايوان، قال Huang إن السبب هو أن Nvidia تدمج كل شيء، وتُصمم كل شيء من الصفر، وتُحاكي النظام بالكامل وتستخدم تعاوناً شديد التصميم. أطلقت Nvidia شريحة Groq جديدة في GTC في مارس، تُسمى وحدة معالجة اللغة.
D-Matrix تشحن بطاقات من أربع شرائح مبنية على عملية TSMC بتقنية 6 نانومتر
تبيع D-Matrix أربع شرائح Corsair مُعبأة معاً داخل بطاقة تنزلق في فتحات ضمن رف خوادم في مركز بيانات وتكلف عشرات آلاف الدولارات. وصف Sheth Corsair بأنها أكثر حلول SRAM كثافة في السوق اليوم، مع ما يصل إلى 128 غيغابايت من ذاكرة SRAM داخل خادم واحد. تُصنع الشريحة في تايوان على عقدة TSMC بتقنية 6 نانومتر.
شاركت D-Matrix مع Arista وBroadcom وSuper Micro لبناء نظام كامل على مستوى الرف يُسمى SquadRack لنشر شرائحها في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. من المقرر إطلاق شريحة الشركة التالية، Raptor، العام المقبل على TSMC 4 نانومتر، وقال Sheth إن بإمكانها الخروج من مصنع الشركة التايوانية في أريزونا.
الأسئلة الشائعة
ما ادعاءات الأداء التي تقدمها D-Matrix لشريحة Corsair؟
تدعي D-Matrix أن شريحة Corsair لديها يمكنها تشغيل أحمال الاستدلال بسرعة 10 مرات أكبر وباستخدام طاقة أقل بمقدار 5 مرات مقارنةً بوحدة رسومات Nvidia منفردة في أحمال صغيرة. عند إقرانها بـ Nvidia Blackwell GPU، بالاستناد إلى أبحاث من Gimlet Labs، يمكن لـ Corsair تشغيل الاستدلال بسرعة 10 مرات أسرع، وبكلفة أقل 3 مرات، وبكفاءة أعلى في استهلاك الطاقة تصل إلى 5 مرات مقارنةً بوحدة GPU منفردة.
ما القيود التقنية لمقاربة D-Matrix القائمة على SRAM؟
وفقاً لـ Rick Bahr، أستاذ مساعد في الهندسة الكهربائية في جامعة ستانفورد، فإن التصميم القائم على SRAM لا يمكنه التعامل مع تريليونات المعلمات التي تتكون منها النماذج الكبيرة لدى قادة مثل OpenAI وAnthropic. ورغم أن SRAM الموجودة على الشريحة تتيح سرعات استدلال مذهلة، فإن هذا العدد من المعلمات لا يمكن وضعه ببساطة على تصميم قائم على SRAM.
متى تبدأ D-Matrix شحن شرائح Corsair إلى العملاء؟
تبدأ D-Matrix شحن شرائح Corsair إلى العملاء هذا الشهر. لدى الشركة التزامات من عمالقة السحابة ومزودي "نيوقْلoud" ومختبرات ذكاء اصطناعي رائدة، مع وجود نحو 90% من العملاء في الولايات المتحدة وعملاء خارجها في الشرق الأوسط وجنوب شرق آسيا.
