MemryX ประกาศ MX3+ มุ่งขยายขีดความสามารถการประมวลผลอนุมาน AI ที่เอดจ์โดยใช้พลังงานต่ำ

MemryX AI ประกาศเปิดตัวตัวเร่งการประมวลผลอนุมาน MX3+ เมื่อวันที่ 10 พฤศจิกายน 2026 โดยตั้งเป้าหมายด้านการออกแบบให้มีประสิทธิภาพการประมวลผล AI สูงสุดมากกว่า MX3 ถึง 10 เท่า และมีหน่วยความจำบนชิปเกือบ 10 เท่า ขณะยังคงใช้พลังงานอยู่ในระดับต่ำเช่นเดียวกัน

บริษัทเซมิคอนดักเตอร์ที่ไม่มีโรงงานผลิตเองมุ่งพัฒนาอุปกรณ์นี้สำหรับฮาร์ดแวร์เอดจ์ ระบบอุตสาหกรรม และโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการประมวลผลอนุมานความหนาแน่นสูงที่ใช้โมเดลขนาดใหญ่หรือซับซ้อนขึ้น หน้าผลิตภัณฑ์ MX3+ ระบุเพิ่มเติมว่า การออกแบบนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อคงขนาดพื้นที่บนซิลิคอนเท่ากับ MX3 และรองรับน้ำหนักโมเดลได้มากขึ้น 10 เท่า ซึ่งช่วยตอบโจทย์ข้อจำกัดด้านพื้นที่บนแผงวงจรและต้นทุนระบบ รวมถึงการใช้พลังงาน

งานที่วางแผนรองรับประกอบด้วยการประมวลผลภาพที่มีความละเอียดสูงขึ้น โมเดลที่ใช้ทรานส์ฟอร์เมอร์ โมเดลภาษาขนาดเล็ก โมเดลวิชัน-ภาษา-แอ็กชัน สถาปัตยกรรมแบบไฮบริด และไปป์ไลน์ที่ประมวลผลหลายโมเดลได้ซับซ้อนยิ่งขึ้น การนำไปใช้งานที่ตั้งเป้าไว้ครอบคลุมระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม หุ่นยนต์ ระบบขนส่งอัจฉริยะ โครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะ การจัดการวิดีโอ อุปกรณ์ทางการแพทย์ ธุรกิจค้าปลีก และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค

เป้าหมายด้านการออกแบบและ MX3 รุ่นปัจจุบัน

ตัวเลขเหล่านี้เป็นเป้าหมายของผลิตภัณฑ์ในอนาคต ส่วน MX3 รุ่นปัจจุบันพร้อมรับคำสั่งซื้อจำนวนมาก โดย MemryX ระบุว่าชิปแต่ละตัวมีประสิทธิภาพการประมวลผล AI อยู่ที่ 6.25 TFLOPS และมีหน่วยความจำสำหรับเก็บน้ำหนักโมเดลบนชิป 10.5 MB ขณะที่ใช้พลังงานในช่วง 200 mW ถึง 3 W

การเปรียบเทียบนี้ชี้ให้เห็นข้อจำกัดสำคัญของ MX3+ นั่นคือ การเพิ่มขีดความสามารถในการประมวลผลและพื้นที่จัดเก็บโมเดลอย่างมาก โดยไม่เพิ่มงบประมาณด้านพลังงานหรือขนาดทางกายภาพที่เป็นข้อกำหนดของรุ่นก่อน ตัวเลขที่ประกาศไว้ยังคงเป็นเป้าหมายด้านการออกแบบ จนกว่า MemryX จะผลิตและตรวจสอบฮาร์ดแวร์รุ่นใหม่นี้

การขยายระบบหลายชิปให้ทำงานเป็นอุปกรณ์เชิงตรรกะเดียว

การกำหนดค่าที่วางแผนไว้จะรองรับการขยายจาก MX3+ หนึ่งชิปไปจนถึง 16 ชิปที่ทำงานร่วมกันเป็นอุปกรณ์เชิงตรรกะเดียว MemryX ระบุว่าการกำหนดค่า 16 ชิปได้รับการออกแบบให้มีประสิทธิภาพการประมวลผล AI สูงสุดมากกว่า 1 POPS หรือหนึ่งเพตาปฏิบัติการต่อวินาที และมีหน่วยความจำบนชิปแบบกระจาย 2.16 GB

สถาปัตยกรรมการไหลของข้อมูลแบบกระจายช่วยให้ตัวเร่งประมวลผลทำงานร่วมกันได้ โดยไม่ต้องให้หน่วยประมวลผลหลักจัดการชิปแต่ละตัวแยกกัน Neural Compiler ของ MemryX จะจัดวางโครงข่ายประสาทเทียมลงบนตัวเร่งประมวลผลที่มีอยู่โดยอัตโนมัติ ทำให้นักพัฒนาขยายประสิทธิภาพได้โดยไม่ต้องแบ่งพาร์ติชันโมเดลด้วยตนเอง

MX3+ ผสานหน่วยความจำบนชิปที่เพิ่มขึ้นเข้ากับการประมวลผลแบบไปป์ไลน์ใกล้หน่วยความจำ ซึ่งช่วยให้ข้อมูลโมเดลอยู่ใกล้กับการประมวลผลและลดการเคลื่อนย้ายข้อมูล การออกแบบนี้มุ่งรองรับโมเดลขนาดใหญ่ขึ้นและอินพุตความละเอียดสูงขึ้น พร้อมรักษาการประมวลผลอนุมานที่มีเวลาแฝงต่ำและคาดการณ์ได้ ที่ขนาดแบตช์ 1

เอกสารข้อมูล MX3 ที่มีอยู่ระบุเพดานการขยายระบบในลักษณะเดียวกัน ได้แก่ การถ่ายโอนงานไปยังโฮสต์ผ่าน PCIe หรือ USB การรองรับหน่วยประมวลผล x86, Arm และ RISC-V ตลอดจนการเชื่อมต่อชิปแบบต่อพ่วงผ่าน PCIe ได้สูงสุด 16 ชิป โดยใช้ส่วนเชื่อมต่อโฮสต์เดียว MX3+ ยังคงแนวทางการทำงานหลายชิปและขั้นตอนการพัฒนาที่คุ้นเคยไว้ ขณะที่โมเดลและระบบมีความซับซ้อนมากขึ้น

Ross Jatou ประธานและประธานเจ้าหน้าที่บริหารกล่าวว่า MemryX คาดว่าสถาปัตยกรรมร่วมนี้จะช่วยให้มีเส้นทางการพัฒนาสู่การผลิตเพียงเส้นทางเดียวสำหรับระบบฝังตัว ระบบอุตสาหกรรม และระบบความหนาแน่นสูง อีกทั้งช่วยลดต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของสำหรับการติดตั้งระบบเอดจ์ความหนาแน่นสูงได้อย่างมีนัยสำคัญ

เปิดให้เข้าถึงก่อนเริ่มการผลิตจำนวนมาก

MemryX กำลังเปิดรับคำขอเข้าถึงก่อนเปิดตัวจากพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ที่ได้รับการคัดเลือกและลูกค้าองค์กร เพื่อร่วมตรวจสอบความถูกต้องของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ก่อนการผลิต บริษัทตั้งเป้าจัดส่งตัวอย่างสำหรับงานวิศวกรรมในช่วงปลายปี 2027 และเริ่มผลิตจำนวนมากในช่วงกลางปี 2028 โดยจะเปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลจำเพาะ การกำหนดค่า และการวางจำหน่ายเมื่อการพัฒนาดำเนินต่อไป

MemryX ระบุว่าความสามารถใหม่ของ MX3+ จะต่อยอดไปยัง MX4 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มในอนาคตสำหรับการประมวลผลอนุมานของโมเดลมัลติโมดัลขั้นสูงและโมเดลภาษาขนาดใหญ่

หน้าผลิตภัณฑ์ MX4 ระบุเพิ่มเติมว่า งานที่แพลตฟอร์มนี้มุ่งรองรับยังรวมถึงวิชันขั้นสูงและ AI เชิงกำเนิด และตั้งเป้าว่าจะวางจำหน่ายในปี 2029

สิ่งที่ต้องทำในระยะนี้คือการตรวจสอบความถูกต้อง ไม่ใช่การนำไปใช้งาน ระบบที่เปิดให้เข้าถึงก่อนเปิดตัวจะต้องแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลและหน่วยความจำสามารถทำได้โดยยังอยู่ภายใต้ข้อจำกัดด้านพลังงานและขนาดของ MX3 พร้อมทั้งคงความสามารถในการขยายระบบด้วยคอมไพเลอร์และการประมวลผลอนุมานที่มีเวลาแฝงต่ำและคาดการณ์ได้