Стартап Etched, основанный два года назад парой выпускников Гарварда и привлёкший $120 миллионов инвестиций, выпустил специализированный ИИ-чип Sohu, предназначенный для обучения таких моделей, как ChatGPT, Claude, Gemini, DALL-E и Stable Diffusion.
Чип Sohu представляет собой специализированную интегральную схему (ASIC) – чип, настроенный для выполнения определенных задач. Основная цель ASIC – достижение определенной функциональности с максимально возможной эффективностью. Эта эффективность может выражаться в показателях энергопотребления, производительности, стоимости или комбинации этих факторов.
Разработав ASIC для выполнения определенной функции, можно оптимизировать ее конструкцию для достижения наилучшей производительности для этой функции. В случае с Sohu он был разработан для работы под аппаратно-программный конвейер вывода – трансформер.
Чип построен с использованием передового 4-нм процесса компании TSMC. Etched утверждает, что Sohu может обеспечить более высокую производительность вывода по сравнению с графическими процессорами NVIDIA и другими чипами AI. По словам компании, Sohu при этом потребляет гораздо меньше энергии.
В интервью TechCrunch, основатель компании Гэвин Уберти рассказал, что Sohu «на порядок быстрее и дешевле» для преобразовательных генераторов текста, изображений и видео, чем будущие графические процессоры NVIDIA Blackwell GB200, которые ещё даже не выпущены.