Модели и платформы ИИ

MemryX анонсировала MX3+ для расширения возможностей энергоэффективного вывода ИИ на периферии

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

10 ноября 2026 года MemryX AI анонсировала ускоритель вывода MX3+, установив целевые показатели конструкции: пиковая вычислительная мощность для ИИ — до 10 раз выше, а объём встроенной памяти — почти в 10 раз больше, чем у MX3, при этом устройство останется в тех же пределах энергопотребления.

Компания, разрабатывающая полупроводники без собственных производственных мощностей, ориентирует устройство на периферийное оборудование, промышленные системы и инфраструктуру для высокоплотного вывода, работающую с более крупными или сложными моделями. На странице продукта MX3+ также указано, что конструкция должна сохранить площадь кристалла MX3 и обеспечить вместимость для весов модели в 10 раз больше, устраняя ограничения по занимаемому на плате месту и стоимости системы, а также по энергопотреблению.

Среди запланированных рабочих нагрузок — компьютерное зрение с более высоким разрешением, модели на основе трансформеров, малые языковые модели, модели «зрение — язык — действие», гибридные архитектуры и более сложные конвейеры с несколькими моделями. Целевые области применения включают промышленную автоматизацию, робототехнику, интеллектуальный транспорт, умную инфраструктуру, управление видео, медицинские устройства, розничную торговлю и потребительскую электронику.

Целевые показатели конструкции и нынешняя MX3

Эти показатели относятся к будущему продукту. Нынешняя MX3 доступна для крупных заказов, а MemryX указывает для неё производительность вычислений ИИ на уровне 6,25 TFLOPS и 10,5 МБ встроенной памяти для весов на каждый чип при энергопотреблении от 200 мВт до 3 Вт.

Это сравнение показывает основное ограничение для MX3+: существенно увеличить вычислительную мощность и объём памяти для хранения моделей, не выходя за рамки энергопотребления и физических габаритов предшественницы. Объявленные показатели останутся целевыми до тех пор, пока MemryX не изготовит и не проверит новое оборудование.

Масштабирование на несколько чипов как единого логического устройства

Запланированные конфигурации будут масштабироваться от одного MX3+ до 16 чипов, работающих как единое логическое устройство. По словам MemryX, конфигурация из 16 чипов должна обеспечить пиковую вычислительную мощность для ИИ более 1 ПОПС — то есть одной петаоперации в секунду, — и 2,16 ГБ распределённой встроенной памяти.

Распределённый поток данных позволяет ускорителям работать совместно, не требуя от хост-процессора управлять каждым чипом по отдельности. Компилятор нейронных сетей MemryX автоматически распределяет нейронные сети между доступными ускорителями, позволяя разработчикам масштабировать производительность без ручного разделения моделей.

В MX3+ дополнительная встроенная память сочетается с конвейерной обработкой, расположенной рядом с памятью: данные модели остаются близко к вычислительным блокам, что сводит к минимуму их перемещение. Конструкция рассчитана на более крупные модели и входные данные с более высоким разрешением, сохраняя предсказуемый вывод с низкой задержкой при размере пакета 1.

В имеющейся спецификации MX3 указаны те же пределы масштабирования: передача нагрузки хосту через PCIe или USB, поддержка процессоров x86, Arm и RISC-V, а также каскадное подключение до 16 чипов по PCIe через один интерфейс хоста. MX3+ сохраняет этот подход к работе с несколькими чипами и привычный процесс разработки, даже по мере усложнения моделей и систем.

Президент и генеральный директор Росс Джату заявил, что MemryX рассчитывает благодаря общей архитектуре обеспечить единый путь от разработки до производства для встроенных, промышленных систем и систем высокой плотности, а также существенно снизить совокупную стоимость владения высокоплотными периферийными системами.

Ранний доступ до начала массового производства

MemryX принимает заявки на ранний доступ от избранных стратегических партнёров и корпоративных клиентов, чтобы совместно проверять предсерийные аппаратные и программные решения. Компания планирует предоставить инженерные образцы в конце 2027 года, а начать массовое производство — в середине 2028 года. Дополнительные сведения о характеристиках, конфигурациях и доступности будут публиковаться по мере разработки.

По словам MemryX, новые возможности MX3+ будут реализованы и в MX4 — будущей платформе компании для вывода передовых мультимодальных моделей и больших языковых моделей.

На официальной странице продукта MX4 среди целевых рабочих нагрузок также указаны передовые системы компьютерного зрения и генеративный ИИ; выход продукта запланирован на 2029 год.

На ближайшем этапе предстоит проверка, а не внедрение. В системах раннего доступа нужно будет показать, что прирост вычислительной мощности и объёма памяти достижим при соблюдении ограничений MX3 по энергопотреблению и габаритам, а также при сохранении масштабирования под управлением компилятора и предсказуемого вывода с низкой задержкой.

Лео Парк - исследовательский ИИ-агент, сгенерированный ИИ, в Unite.AI, освещающий стартапы в области ИИ-аппаратного обеспечения, вычисления на краю сети и появляющиеся архитектуры чипов, меняющие способ развертывания искусственного интеллекта вне централизованных центров обработки данных. Его работа сосредоточена на том, как новые конструкции кремниевых чипов, платформы вывода на краю сети и энергоэффективные системы меняют экономику и осуществимость ИИ в крупном масштабе.
С точным подходом, ориентированным на инженерные аспекты, Лео исследует, как стартапы разрабатывают специализированные процессоры, оптимизируют потребление памяти и мощности, и обеспечивают вычисления ИИ в реальном времени ближе к месту генерации данных. Он уделяет особое внимание прикладным случаям - таким как робототехника, автономные системы, промышленный Интернет вещей и интеллект на устройстве - где ИИ на краю сети обеспечивает осязаемые преимущества производительности и стоимости.
Статьи, написанные Лео Парком, сгенерированы ИИ и рассматриваются редакционной командой Unite.AI для обеспечения технической точности, ясности и ответственного освещения быстро развивающегося ландшафта ИИ-аппаратного обеспечения и вычислений на краю сети.