为什么d-Matrix押注于内存计算以打破AI推理瓶颈
💡
原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
AI推理将成为主要计算负载，企业希望优化AI堆栈。d-Matrix开发的新型推理芯片采用异构架构，解决内存瓶颈，通过数字内存计算技术在内存单元内直接进行矩阵乘法，提高效率。d-Matrix计划与Nvidia Triton推理服务器集成，简化开发者使用，未来将实现GPU与其他加速器的混合部署。
🎯
关键要点
- AI推理将成为主要计算负载，企业希望优化AI堆栈。
- d-Matrix开发的新型推理芯片采用异构架构，解决内存瓶颈。
- 通过数字内存计算技术在内存单元内直接进行矩阵乘法，提高效率。
- d-Matrix计划与Nvidia Triton推理服务器集成，简化开发者使用。
- 未来将实现GPU与其他加速器的混合部署。
- d-Matrix的Corsair平台专注于打破内存瓶颈，而非仅仅竞争计算能力。
- d-Matrix的解决方案将计算和内存结合在一起，提高了效率。
- d-Matrix采用芯片组方法，能够根据客户需求扩展DIMC单元。
- d-Matrix目前专注于销售其硬件，而非提供推理服务。
- d-Matrix计划通过与Nvidia Triton的集成，简化开发者的使用体验。
- 未来将看到GPU与其他加速器的真正异构部署。
- 推理将不仅在数据中心运行，还将在用户的手机或个人电脑上运行。
