Oxmiq、AI学習と推論コスト引き下げへAIチップアーキテクチャ開発で3500万ドル調達

同社は、Nvidia製ハードウエアなしでCUDAプログラムを実行できるよう設計したアーキテクチャだとしており、既存GPU供給企業以外にもAIチップ競争の新たな道筋が加わる可能性がある。

要約

Oxmiqは、AIの学習と推論のコスト削減を狙うチップおよびシステムアーキテクチャの開発に向けて3500万ドルを調達した。Nvidia製ハードウエアに依存せずにCUDAプログラムとの互換性も目指す。同社は、GPU、CPU、テンソルエンジンの機能を統合した単一チップに、チップレットとメモリーによるコンピュートファブリックを組み合わせる構想を示しており、従来型の単体GPU開発ではなく、AIインフラ全体を再考する取り組みと位置付けている。今回の動きは、CUDAが長年にわたりNvidiaのAIエコシステムの中核を担ってきたため、重要な競争要因となる可能性がある。Oxmiqが設計目標を実現できれば、代替ハードウエアでCUDAワークロードを動かせることでAIコンピューティングへのアクセスが広がり、既存勢力の優位性に挑戦することになり得る。

用語解説
  • CUDA: 主にAIチップ上で高速化コンピューティングのワークロードを実行するために広く使われているソフトウエアプラットフォームおよびプログラミングモデル。
  • chiplet-and-memory compute fabric: 小型のチップ部品とメモリーを結び付け、より広範なコンピューティングシステムを構成する設計手法。
  • inference: 学習済みAIモデルを使って予測や応答を生成する段階。