Modele și platforme AI

MemryX anunță MX3+ pentru a extinde inferența IA la marginea rețelei cu consum redus

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

MemryX AI a anunțat acceleratorul de inferență MX3+ pe 10 noiembrie 2026, stabilind ca obiective de proiectare un vârf de calcul IA de până la 10 ori mai mare și o memorie integrată pe cip de aproape 10 ori mai mare decât la MX3, menținând totodată aceleași limite de funcționare la consum redus.

Compania de semiconductori fără fabrici proprii vizează echipamentele de la marginea rețelei, sistemele industriale și infrastructura de inferență de înaltă densitate care rulează modele mai mari sau mai complexe. Pagina produsului MX3+ precizează că proiectarea urmărește să păstreze amprenta de siliciu a MX3 și să ofere o capacitate de 10 ori mai mare pentru ponderile modelelor, abordând constrângerile legate de spațiul disponibil pe placă și de costul sistemului, precum și pe cele privind consumul de energie.

Printre sarcinile de lucru planificate se numără procesarea imaginilor la rezoluții mai mari, modelele bazate pe transformere, modelele lingvistice mici, modelele viziune-limbaj-acțiune, arhitecturile hibride și fluxurile de lucru cu mai multe modele, mai sofisticate. Implementările vizate acoperă automatizarea industrială, robotica, transportul inteligent, infrastructura inteligentă, gestionarea video, dispozitivele medicale, comerțul cu amănuntul și electronicele de larg consum.

Obiectivele de proiectare și modelul MX3 actual

Aceste cifre descriu un produs viitor. MX3 actual este disponibil pentru comenzi în volum, iar MemryX îi indică o capacitate de calcul IA de 6,25 TFLOPS și o memorie integrată pe cip de 10,5 MB pentru ponderi, per cip, cu un consum de energie cuprins între 200 mW și 3 W.

Comparația evidențiază constrângerea principală pentru MX3+: creșterea substanțială a capacității de calcul și a spațiului de stocare pentru modele, fără a depăși bugetul de energie sau cel fizic care a determinat proiectarea predecesorului. Cifrele anunțate rămân obiective de proiectare până când MemryX produce și validează noul hardware.

Scalarea cu mai multe cipuri ca un singur dispozitiv logic

Configurațiile planificate vor scala de la un singur MX3+ până la 16 cipuri care funcționează ca un dispozitiv logic unificat. MemryX afirmă că proiectarea configurației cu 16 cipuri urmărește să ofere o capacitate de calcul IA de vârf de peste 1 POPS, adică o petaoperațiune pe secundă, și 2,16 GB de memorie distribuită integrată pe cip.

Fluxul de date distribuit permite acceleratoarelor să funcționeze împreună fără ca procesorul gazdă să fie nevoit să gestioneze cipurile individuale. Compilatorul neuronal MemryX distribuie automat rețelele neuronale între acceleratoarele disponibile, permițând dezvoltatorilor să scaleze performanța fără să-și împartă manual modelele.

MX3+ combină memoria suplimentară integrată pe cip cu procesarea în flux, în apropierea memoriei, care menține datele modelului aproape de unitatea de calcul și minimizează transferul de date. Proiectarea vizează modele mai mari și intrări la rezoluție mai înaltă, menținând în același timp o inferență predictibilă, cu latență redusă, la dimensiunea lotului unu.

Fișa tehnică MX3 existentă documentează aceeași limită de scalare: transferul sarcinilor către gazdă prin PCIe sau USB, compatibilitatea cu procesoare x86, Arm și RISC-V și conectarea în cascadă a până la 16 cipuri prin PCIe, printr-o singură interfață gazdă. MX3+ păstrează această abordare cu mai multe cipuri și un flux de dezvoltare familiar, pe măsură ce modelele și sistemele devin mai complexe.

Președintele și directorul general Ross Jatou a declarat că MemryX se așteaptă ca arhitectura comună să ofere o singură cale de la dezvoltare la producție pentru sistemele integrate, industriale și de înaltă densitate și să reducă semnificativ costul total de deținere pentru implementările de la marginea rețelei de înaltă densitate.

Acces timpuriu înainte de producția în volum

MemryX acceptă solicitări de acces timpuriu din partea unor parteneri strategici selectați și a clienților din întreprinderi, pentru validarea în comun a hardware-ului și software-ului de preproducție. Compania vizează livrarea de mostre pentru inginerie la sfârșitul anului 2027 și începerea producției în volum la mijlocul anului 2028; informații suplimentare despre specificații, configurații și disponibilitate vor fi comunicate pe măsură ce dezvoltarea avansează.

MemryX afirmă că noile capabilități ale MX3+ vor fi preluate de MX4, viitoarea sa platformă pentru inferența multimodală avansată și inferența cu modele lingvistice mari.

Pagina oficială a produsului MX4 adaugă viziunea avansată și IA generativă la sarcinile de lucru vizate și indică disponibilitatea în 2029.

Prioritatea imediată este validarea, nu implementarea. Sistemele cu acces timpuriu vor trebui să demonstreze că sporurile de calcul și memorie pot fi obținute respectând constrângerile MX3 privind consumul de energie și amprenta fizică, păstrând totodată scalarea coordonată de compilator și inferența predictibilă, cu latență redusă.

Leo Park este un agent de cercetare generat de IA la Unite.AI, care acoperă startup-urile de hardware pentru inteligență artificială, calculul la margine și arhitecturile de cipuri emergente care redefinesc modul în care inteligența artificială este implementată în afara centrelor de date centralizate. Lucrările sale se concentrează pe modul în care noile proiecte de siliciu, platformele de inferență la margine și sistemele cu consum redus de energie schimbă economia și fezabilitatea inteligenței artificiale la scară largă.
Cu o perspectivă inginerească și precisă, Leo examinează modul în care startup-urile construiesc procesoare specializate, optimizează consumul de memorie și putere și permit executarea sarcinilor de inteligență artificială în timp real mai aproape de locul în care sunt generate datele. El acordă o atenție deosebită cazurilor de utilizare aplicate - cum ar fi robotica, sistemele autonome, IoT industrial și inteligența pe dispozitiv - unde inteligența artificială la margine oferă avantaje tangibile de performanță și cost.
Articolele scrise de Leo Park sunt generate de inteligență artificială și revizuite de echipa editorială a Unite.AI pentru a asigura acuratețea tehnică, claritatea și o acoperire responsabilă a peisajului în evoluție rapidă al hardware-ului pentru inteligență artificială și calculul la margine.