ืจืืืื ืืช
ืืืจืืง ืืืจืืื, COO ืฉื TensorWave – ืกืืจืช ืจืืืื ืืช
דאריק הורטון, COO של TensorWave, הוא מנהל בכיר ויזם עם ניסיון עמוק בתשתיות AI, ענן, ומערכות חומרה מתקדמות. עם רקע הכולל ארכיטקטורת מרכז נתונים, טכנולוגיות סמיקונדוקטורים, וחישוב עם ביצועים גבוהים, הוא מילא תפקיד מרכזי בהקנה של פלטפורמות AI הבאות. לפני תפקידו ב-TensorWave, הורטון עבד על יוזמות הנדסיות מתקדמות, כולל מחקר על איחוד גרעיני ב-Lockheed Martin’s Skunk Works ותרם לפרויקטים של נאס”א בפיזיקת פלזמה ואסטרופיזיקה. הקריירה שלו משקפת מוקד עקבי על פתרון אתגרים טכניים מורכבים וגדולים, ותרגומם לפתרונות תשתית מעשיים עבור טכנולוגיות חדשניות.
TensorWave היא חברת תשתיות AI, המתמקדת במתן שירותי ענן עם ביצועים גבוהים, המונעים על ידי AMD GPUs, ומעמידה את עצמה כחלופה לסביבות AI סגורות יותר. החברה הוקמה ב-2023, וממוקמת בלאס וגאס, בונה קלאסטרים גדולים של GPU, המותאמים לאימון ופריסה של מודלים AI מתקדמים, עם דגש על ביצועים, גמישות, ויעילות עלות. באמצעות ניצול תשתיות חומרה ותוכנה פתוחות, TensorWave מטרתה להרחיב את הגישה למשאבי AI חזקים עבור חברות, חוקרים, ומפתחים, תוך איפשור עומסי עבודה AI מסוגלים, ללא הגבלות של נעילת ספק.
נווידיה שולטת ברוב שוק ה-GPU—מדוע החליטתם להיכנס ל-AMD, ומהן היתרונות של בחירה זו עבור TensorWave ולקוחותיה?
לאחר השקת ChatGPT, הביקוש ל-AI זינק. GPUs נרכשו במהירות, ו-NVIDIA הייתה בעצם האפשרות היחידה, אם היה אפשר לקבל אותה, ואם היה אפשר להרשות לעצמם את העלות. המחסור הזה עורר עניין רב בחלופות. עכשיו, לאחר ההיסטריה הראשונית, יש הזדמנות אמיתית לאתגר את הדומיננטיות של NVIDIA עם פתרונות שהם נגישים, יעילים וקלים לשימוש.
כסטארט-אפ, החלטות עסקיות שלנו תמיד היו עם מוקד חזק ומטרה. זה הסיבה שלא ניסינו NVIDIA, והמשכנו לבנות את היכולות שלנו על AMD. השלב הבא של החברה שלנו הוא להיכנס ליכולות הממוקדות שלנו, כך שכולם יוכלו לקפוץ פנימה ולעשות משהו משמעותי עם AI. AMD היא חלופה אמינה, עם ייצור בקנה מידה גדול, עמדה פתוחה של תוכנה, ודרך מערכת ל-AI מודרני.
כיצד גישת TensorWave לתשתיות AI שונה מספקי ענן GPU מסורתיים?
הבדלנו הוא פשוט: אנו הענן היחיד של AMD בקנה מידה, היוצאים להחזיר בחירה בחישוב AI, לשבור את הדומיננטיות של NVIDIA, ולדמוקרטיזציה של גישה. אבל זה גם על האתוס והמחויבות שלנו להביא חלופה אמיתית לשוק. ראשית ועיקר, אנו רוצים לספק תשתית AMD יוצאת דופן בקנה מידה. משם, נרחיב לשירותים מדרגה ראשונה על גבי זה – Models-as-a-Service, AI-as-a-Service, ולהפוך הכל לפשוט יותר.
כענן AMD בלעדי, יש לנו ניסיון תוכנה שנבנה במיוחד עבור AMD מיום ראשון. המוקד הזה מאפשר לנו לאופטימיזציה של סיליקון, רשת, ותוכנה מקצה לקצה, ולוודא שצוותים יכולים להתרחב כאשר הם צריכים.
מהו התפקיד של השותפות האסטרטגית עם AMD בצמיחה ובהבדלה של TensorWave?
זה מהותי. AMD השקיעה ב-TensorWave, הזמינה אותנו לשקת MI300X Instinct, ואנו ממשיכים לשתף פעולה בצמוד על חומרה, אפשרות תוכנה, וצמיחת אקוסיסטם. להיות ענן AMD בלעדי, אנו יכולים לנוע במהירות עם כל דור Instinct, ולשמש כמעבדה חיה שמספקת, בקנה מידה, חלופות בתוך השוק שלנו. הבדלנו ה-AMD בלעדי איפשר לנו לעבוד בקצב שאינו משיג בשוק תשתיות AI. שותפותם מאפשרת לנו לסגור פערים במהירות, לשלוח ראשונים על GPUs חדשים, ולפרסם ביצועים אמיתיים בקנה מידה.
גישה ל-GPU נשארת מחסום עיקרי עבור צוותי AI—כיצד TensorWave פותרת אתגר זה?
אנו פותרים את המחסומים האלה ראשית דרך עצמאות אספקה: על ידי בנייה על AMD, אנו מימנים את המגבלות הגרועות ביותר של יצרני פחות, ומעבירים זמינות ללקוחות. עצמאות אספקה דרך AMD מוודאת שלקוחותינו לא תקעו באותה תור שכולם.
פערים באקוסיסטם תשתיות AI קיימים מכיוון שהרבה שחקנים בונים פתרונות דומים, יוצרים הרבה חפיפה. זה לעיתים קרובות נובע ממחסור במודעות על מה שקורה ברחבי השוק. הצעד הראשון לסגירת הפערים הוא הבנה מי עושה מה, היכן ישנן הזדמנויות לשיתוף פעולה, היכן תחרות יכולה להניע חדשנות, ולבסוף, כיצד האקוסיסטם יכול לשפר כולו. אחד הפערים הייחודיים בשוק תשתיות AI הוא כוח; אפילו אם GPUs זמינים, לעיתים קרובות אין מספיק אנרגיה כדי לתמוך במספר הגדל של יישומי AI. פתרון אתגרי משאבים אלה הוא המפתח שלנו לאפשר צמיחה ברת קיימא וחדשנות בשנים הבאות.
כיצד מאפיינים כמו קירור נוזלי ישיר ורשת UEC (Universal Ethernet Consortium) משפרים ביצועים ויעילות עלות?
קירור נוזלי ישיר ורשת UEC מהווים יסוד למה שהופך ענן AI מודרני לבר-קיימא בקנה מידה, ושניהם מרכזיים לכיצד תכננו את TensorWave.
ב-DLC: דורות המאיצים החדשים, AMD’s MI355X ו-MI455X, פועלים במעטפת תרמית שאוויר פשוט לא יכול להתמודד איתה בצורה יעילה. מדובר ב-1400W+ TDP לכל GPU. קירור נוזלי ישיר מ
