AMD出手收购Taalas：解锁模型刻进硅片 摆脱HBM束缚

8月7日消息，

Taalas成立于2023年，总部位于加拿大多伦多，其核心技术路线与主流GPU、Groq LPU及Cerebras晶圆级加速器等数据流架构存在本质区别。

芯片主要由两个功能区域构成：用于存储模型权重的掩膜ROM召回结构，以及用于存放KV缓存和微调适配器的SRAM召回结构。这一方案有望将推理性能提升一个数量级甚至更多。

今年2月，Taalas发布了首款测试芯片HC1，采用台积电6纳米工艺制造。

尽管Llama 3.1以当前标准已非最新模型，但该光罩尺寸芯片的主要目的在于验证技术概念的可性行。

Taalas计划于今年夏季推出第二代HC2芯片，目标将单芯片支持的参数量提升至200亿。虽然这一数值本身并不算庞大，但通过类似GPU的流水线并行方式，权重可分布在多颗加速器上协同运行。

以单芯片200亿参数计算，仅需50颗加速器即可支撑万亿参数级别的大模型，而AMD拥有机架级计算平台与内部系统设计团队，足以承接这一需求。

作为对比，英伟达近期发布的LPX系统在运行同等规模模型时，需数十颗GPU与至少2000颗Groq LPU配合，Taalas方案在空间占用与功耗效率方面具备显著优势。

据知情人士透露，

另一种部署模式为，客户先在Instinct加速器上部署和验证模型，待效果确认后再迁移至Taalas加速器，形成类似“tick-tock”的迭代节奏。

此前，AMD在AI领域持续加码并购：2024年以6.65亿美元收购AI模型开发商Silo AI，随后以49亿美元收购服务器厂商ZT Systems，为Helios机柜产品线奠定基础；此外，公司还收购了包括推理软件开发商MK1在内的多家AI初创企业，加速完善其AI全栈生态。