Немецкий AI-чипстартап Tensordyne представил систему Napier

Репортаж от Wedoany，Немецкий стартап в области искусственного интеллекта Tensordyne выпустил новую систему под названием «Tensordyne Napier», которая использует логарифмическую математику вместо традиционных умножителей. При выполнении задач AI-инференса её энергопотребление составляет около 300 Вт, что значительно ниже 1000 Вт у аналогичных чипов Nvidia.

Tensordyne, штаб-квартира которого находится в Мюнхене и Саннивейле, основан в 2017 году и насчитывает около 115 сотрудников. Компания завершила этап выпуска кристаллов, чипы производятся по 3-нм техпроцессу TSMC, а сотрудничество ведётся с HPE Juniper Networks, Broadcom и TSMC. Первая партия насчитывает около 1000 чипов, печатные платы производятся на Тайване, а финальная сборка системы осуществляется на заводе Flex в Малайзии.

Ключевая инновация «TDN Math» основана на правилах логарифмических операций: логарифм произведения A и B равен сумме логарифмов A и B, что позволяет заменить умножение сложением, исключая необходимость в традиционных умножителях. Это снижает площадь и энергопотребление чисто вычислительных блоков, освобождая больше места для таких компонентов, как память и соединения для передачи данных. В настоящее время максимальный размер чипа составляет около 800 кв. мм. Помимо математической технологии, система включает собственный AI-процессор «TDN AIP» (с интегрированной SRAM и высокоскоростной памятью HBM на кристалле) и технологию межчипового соединения «TDN Link» (с задержкой менее 1 микросекунды).

В программном обеспечении Tensordyne поддерживает фреймворки PyTorch и Triton, а также создаёт модельный хаб на Hugging Face. Крупные модели смешанных экспертов, такие как DeepSeek, Qwen или Kimi, ранее работавшие на 64 чипах Nvidia, могут напрямую использовать ту же конфигурацию. Разница заключается в физическом соединении: крупные системы Nvidia используют множество кабелей, тогда как Tensordyne реализует межчиповую связь через шасси HPE Juniper, полностью без кабелей, передавая данные с помощью электрических сигналов.

На сегодняшний день компания привлекла более 200 миллионов долларов США финансирования, инвесторы включают Celesta Capital и фонд Intel под руководством генерального директора Липу Чена. Планируется провести раунд D в четвёртом квартале 2026 года. Tensordyne утверждает, что уже получила предзаказы от нескольких провайдеров «Neo Cloud» и подписала соглашение о совместной разработке с одной из гиперскейлер-компаний (название не раскрывается). Стоимость одного контракта составляет от 10 до 20 миллионов долларов США, а ожидается, что общая сумма предзаказов к концу года достигнет 100 миллионов долларов США.

Сооснователь Жиль Бакхус отметил, что энергопотребление AI-инференса значительно возрастёт из-за таких факторов, как генерация видео. Один поток 4K-видео в реальном времени может потреблять около 100 кВт. На примере текущего оборудования Nvidia стоимость генерации одного часа AI-видеоконтента превышает 1000 долларов США, тогда как система Tensordyne может снизить эту стоимость до примерно 60–100 долларов США в час, обеспечивая доставку в реальном времени без потери разрешения. Кроме того, время ответа на сложные запросы может быть сокращено до 30 секунд за счёт параллельной обработки на 72 чипах, а крупные модели смешанных экспертов выдают до 1000 токенов в секунду на одного пользователя. Стоимость за миллион токенов можно узнать на официальном сайте с помощью «Tokenomics Calculator». Бакхус указал, что качество компилятора также критически важно: разница между хорошим и отличным компилятором может повысить загрузку чипа с 30% до 90%.

Бакхус подчеркнул, что настоящая инновация заключается в архитектуре и математике, а не в выборе материалов. Чипы первого поколения по 7-нм техпроцессу уже оснащены логарифмической математикой и работают без сбоев в ходе длительных испытаний около двух с половиной лет. В настоящее время основным узким местом является высокоскоростная память HBM, которая в основном производится компаниями Samsung, Micron и SK Hynix.

Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com