RISC-V als Grundlage: Raja Koduris neues Start-up will KI-Grafikkarten neu denken
Nvidias KI-Dominanz erhält einen neuen Gegner von einem Start-up, dessen Gründer so ziemlich bei jedem Nvidia-Konkurrenten angestellt war: Raja Koduri. Sein "Oxmiq Labs" genanntes Unternehmen setzt dabei auf RISC-V.
Raja Koduri ist mit Sicherheit kein Unbekannter in der Welt der Grafikkarten. In seiner fast dreißigjährigen Karriere, die bei S3 Graphics begann und ihn über ATI/AMD sowie Apple zu Intel führte, hatte Koduri bei einigen GPU-Entwicklungen seine Finger im Spiel. Seit seinem Intel-Aus im März 2023 blieb es lange ruhig um Koduri - bis jetzt, denn mit seinem neuen Start-up "Oxmiq Labs" präsentiert er seine Vision für die Zukunft der GPU-Technologie.
RISC-V als Revolutionstreiber
Das Herzstück dieser Vision liegt in der Nutzung der RISC-V-Architektur. Die freie und offene "Instruction Set Architecture" (ISA) lässt sich im Gegensatz zu proprietären Architekturen ohne Lizenzgebühren nutzen und anpassen.
Die daraus resultierende modulare Herangehensweise äußert sich etwa im skalierbaren GPU-Kern "OXCORE", der skalare, Vektor- und Tensor-Recheneinheiten integriert. Diese Kerne basieren auf dem erwähnten RISC-V und ermöglichen native Python-Beschleunigung sowie Kompatibilität mit SIMD/CUDA.
Ein weiteres Puzzleteil in Koduris Plänen hört auf den Namen "OXPython" - eine Kompatibilitätsschicht für Python-basierte CUDA-Anwendungen, die so ohne weitere Modifikation auf Hardware ausgeführt werden können, die nicht von Nvidia stammen.
- Hierfür hat Oxmiq Labs prominente Unterstützung: Jim Keller - selbst eine CPU-Legende - und sein Unternehmen Tenstorrent liefern weitere Expertise im Bereich der RISC-V-basierten KI-Prozessoren mit.
- Zudem beteiligt sich Mediatek als strategischer Investor mit einer Beteiligung an der 20 Millionen US-Dollar schweren Seed-Finanzierung.
Direkte Hardware verkauft Oxmiq Labs allerdings nicht. Stattdessen hat sich das Start-up bewusst für ein IP-Lizenzmodell entschieden - scheinbar mit Erfolg, denn eigenen Angaben zufolge konnte man bereits Gewinn mit der zugehörigen Software erzielen.
Quelle: Oxmiq Labs via Business Wire
Aber das ist auch nur, was ich dazu denke. Mein Verständnis von neuronalen Netzen ist halt, dass es keine expliziten, harten Bedingungen gibt, das muss aber nicht stimmen. Es könnte aber auch in dem Fall sein, dass das dann nicht auf einzelne Berechnungen, sondern eher ganze Schichten oder so angewendet wird und dann auch wieder spielend grob genug ist, dass SIMD problemlos angewendet werden kann.
PS: der Kerl war echt bei S3? das erklärt den S3 Virge (auf Deutsch Würg gesprochen??? ^^) in den 90ern, der die Leistung gegenüber dem Softwaremodus halbiert hat, hätet ichd as gewusst, hätet ich keine 300 DM hingeblättert, was extrem teuer war und nie gebraucht werden konnte, mein Fehlkauf schlechthin, noch ohne PCGH wohlgemerkt