Компания Positron AI сообщила о привлечении $230 млн инвестиций в рамках переподписанного раунда финансирования серии B, в результате которого оценка её рыночной стоимости превысила $1 млрд. Раунд возглавили ARENA Private Wealth, Jump Trading и Unless при участии новых инвесторов Qatar Investment Authority (QIA), Arm и Helena, а также существующих инвесторов Valor Equity Partners, Atreides Management, DFJ Growth, Resilience Reserve, Flume Ventures и 1517.
Объявление было сделано на мероприятии Web Summit Qatar, что подчеркивает растущий международный авторитет компании, отметил ресурс eWeek. На то, чтобы перейти в категорию единорогов, Positron AI потребовалось 34 месяца.
Positron AI отметила решение Jump Trading стать одним из лидеров раунда после того, как эта компания стала её клиентом. «Для рабочих нагрузок, которые нас интересуют, узкими местами всё чаще становятся память и энергопотребление, а не теоретические вычисления», — сказал технический директор Jump Trading. — В ходе наших тестов Positron Atlas показал примерно в три раза меньшую сквозную задержку, чем сопоставимая система на базе NVIDIA H100, при оценке рабочих нагрузок инференса, в готовом к производству корпусе с воздушным охлаждением и цепочкой поставок, которую мы можем спланировать».
Источник изображения: Positron AI
Полученные инвестиции позволят ускорить выход платформы следующего поколения Asimov, разработанной на заказ. Компания планирует завершить тестирование Asimov к концу III квартала, а пробные версии появятся в конце I квартала 2027 года. В Asimov будет использоваться память LPDDR (без HBM), но возможность приблизиться к теоретической пиковой пропускной способности памяти означает, что компании и не нужно полагаться на HBM для быстрой генерации токенов, сообщил ресурсу EE Times технический директор Positron.
Вычислительные элементы Asimov — это эволюция блоков Atlas с добавлением ядер Arm и улучшенным интерконнектом. Расширить память LPDDR5x в Asimov можно с помощью CXL — с 864 Гбайт до 2,3 Тбайт на чип. Чип позволяет создать два независимых домена памяти, чтобы лучше утилизировать её. Хосит-интерфейс чипа — PCI 6.0 x32.
Хотя LPDDR5x дешевле и ёмче HBM, она значительно уступает ей по пропускной способности. Если ускорители Rubin от NVIDIA оснащены 288 Гбайт памяти HBM4 с пиковой пропускной способностью 22 Тбайт/с, то для Asimov, по-видимому, потолок составляет около 3 Тбайт/с, пишет The Register (в спецификациях указано 2,76 Тбайт/с). По словам Positron, разница в том, что её чипы действительно могут использовать 90 % этой пропускной способности, в то время как GPU на базе HBM в реальных условиях едва достигают 30 % пиковой пропускной способности, хотя память Rubin даже в этом случае примерно в 2,4 раза быстрее, чем у Asimov.
Источник изображения: Positron AI
Компания сообщила, что 400-Вт чип оснащён систолической матрицей 512×512, работающей на частоте 2 ГГц и поддерживающей типы данных TF32, FP16/BF16, FP8, NVFP4 и INT4. Эта матрица управляется рядом ядер Armv9 и может быть переконфигурирована, например, в 128×512 (GEMV) или 512×128 (GEMM), в зависимости от того, какой вариант более выгоден для решения конкретной задачи.
Четыре чипа Asimov образуют 4U-платформу Titan с воздушным охлаждением и пропускной способностью между чипами 16 Тбит/с. Компания отметила, что Asimov рассчитан на поддержку 2 Тбайт памяти на ускоритель и 8 Тбайт памяти на систему Titan с аналогичной пропускной способностью памяти, как у ускорителя NVIDIA Rubin. В масштабе стойки это означает объём памяти более 100 Тбайт. До 4096 систем Titan (16384 ускорителя) могут быть объединены в единый масштабируемый домен с более чем 32 Пбайт памяти. Это достигается с помощью чистого межчипового интерконнекта, а не коммутируемых масштабируемых сетей, как в стоечных архитектурах NVIDIA или AMD.
Positron подчеркнула, что её архитектура, ориентированная на память, открывает доступ к высокоэффективным задачам инференса, включая большие языковые модели с длинным контекстом, агентные рабочие процессы и модели медиа и видео следующего поколения.
Источник: servernews.ru