Основанная бывшим главным архитектором графических решений Intel и AMD Раджой Кодури (Raja Koduri), компания Oxmiq Labs заявила о намерении запустить программу по продаже лицензий на архитектуру графических процессоров, предназначенных для задач искусственного интеллекта.

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Источник изображения: oxmiq.ai

Для запуска коммерческой программы Oxmiq привлекла $20 млн начального капитала — как от профессиональных инвесторов, так и от технологических компаний, включая MediaTek. Оценочную стоимость компании Oxmiq не раскрыла.

«Мы хотим стать Arm нового поколения», — заявил господин Кодури агентству Reuters.

Технология графических процессоров Oxmiq масштабируется от одного ядра OXCore — для роботизированных систем — до тысяч ядер, предназначенных для ИИ-ускорителей в центрах обработки данных облачных провайдеров. Это достигается благодаря чиплетной технологии OXQuilt. Кроме того, архитектуру можно адаптировать под конкретные типы вычислений, сообщили в компании.

Oxmiq также активно развивает программные решения. Уже создан инструмент OXPython, позволяющий приложениям, написанным для Nvidia CUDA, работать на оборудовании сторонних производителей без модификации кода и перекомпиляции. Реализация интеллектуальной собственности, по мнению компании, позволит избежать высоких затрат: разработка современного чипа может обойтись дороже $500 млн.

В Intel Кодури курировал разработку графических процессоров; ранее он занимал руководящие должности в AMD и Apple.

Раджа Кодури (Raja Koduri), занимавший посты архитектора графических процессоров в компаниях S3, Apple, AMD и Intel, вошёл в технический консультативный совет проекта высокоскоростной флеш-памяти HBF (High-Bandwidth Flash).

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Раджа Кодури. Источник изображения: x.com/RajaXg

Sandisk объявила о создании технического консультативного совета для руководства разработкой и стратегией внедрения своей новаторской технологии памяти High Bandwidth Flash с высокой пропускной способностью (HBF). Правление совета включает в себя отраслевых экспертов и старших технических лидеров как внутри, так и за пределами компании. Руководить работой этого органа будут Раджа Кодури и профессор Дэвид Паттерсон.

В феврале этого года Sandisk представила новую разработку в области флеш-памяти — HBF позволит увеличить объёмы видеопамяти на графических процессорах и ускорителях искусственного интеллекта до 4 Тбайт, а в будущих версиях планируется поднять и этот показатель. Идея HBF предполагает вертикальную установку нескольких высокопроизводительных кристаллов флеш-памяти с подключением через сквозные вертикальные межсоединения (Through-Silicon Via — TSV) поверх логического кристалла, который сможет параллельно обращаться к каждому кристаллу памяти в массиве. Это позволит увеличить объём видеопамяти на значение от 8 до 16 раз при сохранении текущей стоимости.

Технология предполагает сборку BiCS 3D NAND в конструкции CMOS Direct Bonded To Array (CBA) — массив памяти 3D NAND устанавливается поверх кристалла ввода-вывода, изготовленного по техпроцессу для логических чипов. Господин Кодури сравнил приоритеты главенствующей сейчас HBM с новой HBF. Для первой важная удельная пропускная способность на ватт и на квадратный миллиметр; во втором случае «основное внимание уделяется значительному увеличению объёма памяти (на доллар, на ватт и на квадратный миллиметр) при обеспечении конкурентоспособной пропускной способности». Технология HBF, уверен эксперт, способна обеспечить прорыв в области как обучения, так и инференса (запуска) моделей ИИ, а также «произвести революцию в области локального ИИ». Сроки вывода HBF на рынок не уточняются.