「邪修」AI芯片的Taalas，成色如何？｜AGI焦點

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02/24

▎24人團隊、2年時間，搞出了「世界最快推理芯片」。文｜飛向TAI空作者｜胡珈萌編輯｜李程程本文首發於鈦媒體APP打着「顛覆英偉達」的旗號的公司，總是會接二連三湧現。最近，一家來自加拿大多倫多的芯片「小廠」Taalas引起了AI圈關注。有聲音認為，它很可能撬動英偉達主宰了多年的AI芯片市場。當地時間2月20日，成立於2023年的初創公司Taalas發布了首款產品Taalas HC1芯片，專為...

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tokens/秒，比目前市場中最先進的技術快近10倍，構建成本降低到原來的1/20，功耗降低至原來的1/10。截圖來自社交平台X巴伊奇給出了一組測試數據，Taalas自己在Llama 3.1 8B上測試了英偉達的主力產品H200和B200，結果為230 tokens/秒和353 tokens/秒，而Taalas的HC1性能是它們的48倍。此前這一數據，是由獨立分析平台Artificial Analysis測出的最高值，來自啱啱完成H輪融資、估值230億美元的Cerebras，為1981 tokens/秒，也僅為HC1的11%。在實測演示中，大模型對用户問題的詳細解答，達到甚至超越了「秒回」的水平。不過，AI在大量回復的一瞬間，人類對話者也產生了撲面而來的壓迫感。圖片來自Taalas官網這一堪稱「突破極限」的表現，果不其然引起了大量的討論。大呼「顛覆將至」者有之，質疑其言過其實、過度營銷者亦有之。令我們好奇的是，在喧囂背後，Taalas的技術和產品究竟有何特殊之處？又是否當得起其自稱的「世界上速度最快、成本和功耗最低的推理平台」呢？將模型直接「刻」在芯片上在研究了其首款產品HC1的相關公開信息之後，我們發現，Taalas的技術路線，與目前市場主流的ASIC路線相比，極具顛覆性，堪稱「邪修版」ASIC。與英偉達和AMD代表的業界主流GPU通用計算技術路線不同，Taalas更接近ASIC（專用集成電路）路線。這一技術路線通過為特定應用場景定製硬件設計，以追求極致能效和成本效益。雖然它的適用性、功能豐富度、可互換性，遠低於能覆蓋多場景的GPU，但自去年以來，以谷歌TPU為首，ASIC技術擁有成本（TCO）低、打造大模型能力毫不遜色等特點，得到了市場認可，出貨量大幅提升。野村證券預測，2026年，ASIC芯片的總出貨量可能會首次超過GPU。而在GPU市場處於兩巨頭壟斷的情況下，大多數芯片初創也都選擇了ASIC路線，包括市場知名度較高的Cerebras、SambaNova，以及，此前啱啱被英偉達將核心團隊納入囊中的Groq。巴伊奇在AMD和英偉達都有任職經歷，之前還創立了一家專注於AI芯片研發的獨角獸Tenstorrent公司。Tenstorrent通過開源RISC-V架構和軟硬件協同設計，降低AI計算成本。而「挑戰英偉達壟斷地位」，一直是巴伊奇所宣揚的核心理念，也是Tenstorrent公司備受關注的「招牌」標籤。不過，英偉達的發展，要遠好於AMD及各類AI芯片初創公司，巴伊奇也在探索中有了更「極端」的設想。2022年至2023年間，巴伊奇逐漸脱離了此前工作，開始籌劃創辦Taalas。他與他的妻子、曾在AMD任系統工程高級經理萊拉·巴伊奇（Lejla Bajic），以及，曾任AMD高級設計工程師並在Tenstorrent擔任過ASIC設計總監的德拉貢·伊格納托維奇（Drago Ignjatovic）成為了Taalas聯合創始人。Taalas公司20餘人的核心工程師團隊，多數來自AMD、蘋果、谷歌、英偉達和TensorRent。2024年，Taalas公司完成5000萬美元的首輪融資，並正式出現在公眾視野。巴伊奇強調，Taalas致力於解決AI發展面臨的兩大障礙——「高延遲」和「天文數字般的算力成本」，並提出「單芯片性能超越小型GPU數據中心」這一極具野心，甚至顯得有些「狂妄」的目標。資本市場為巴伊奇的野心投票。截至目前，Taalas目前已完成三輪融資，總額超過2億美元。Taalas奉行「The Model is The Computer」（這句話也是公司的slogan），可以理解為，將傳統「在計算設備上運行模型」的範式，轉變為「模型本身成為計算設備」。技術實現路徑上，Taalas提出「無需軟件，直接將模型刻在芯片上」，這與傳統的ASIC芯片仍需使用軟件，通過編譯過程將軟件代碼轉化為芯片指令不同。Taalas通過EDA（電子設計自動化）流程，將特定大模型直接轉化為定製芯片。也就是説，每款使用Taalas的大模型，都會擁有專屬於自身的定製芯片，實現巴伊奇所説的「完全專業化」（Total specialization）。與此同時，算力也擺脱了軟件束縛和編譯過程，數據幾乎不需要在內存和計算單元之間移動，「內存牆」由此消失，推理成本隨之大幅降低，推理速度則顯著提升。截圖來自社交平台X目前來看，Taalas的主要業務操作流程也比較簡單。大致是客户向Taalas提供自身所需的模型，Taalas在一周內將其轉化為電路設計，通過台積電代工在兩個月內交付專屬芯片。可想而知，如果Taalas能為每個主流模型，都提供出類似HC1在Llama 3.1 8B上那樣的性能飛躍，那麼，各大廠商很可能會對其產品趨之若鶩。實際上，包括獨立人工智能研究員本傑明·馬裏（Benjamin Marie）、Devtools創業顧問肖恩·王（swyx）等產業界人士和The Next Platform記者蒂莫西·普里克特·摩根（Timothy Prickett Morgan）等媒體人士，都已在積極介紹Taalas的新產品，看好其前景者不在少數。Taalas的死穴在哪？不過，在輿論熱度落地到商用市場之前，Taalas還有很多問題需要被看到。首先，Taalas需要面對的是，其產品能否適用更先進、大規模的模型。2024年，Meta推出Llama 3.1時，發布了8B、70B和405B三種參數規模版本，Taalas選用的是最小的8B。很顯然，在目前大模型進化速度極快、規模越來越大的背景下，Taalas的產品能否匹配，是否面臨明顯「天花板」，都是必須解決的問題。巴伊奇稱，公司將在今年春季推出一款適用中等規模推理模型的產品，屆時表現如何，值得關注。與此相關的，目前測評體驗中，不少質疑聲音集中在，Taalas讓本已不算聰明的Llama變得「更笨了」。一些用户發帖稱，HC1「幻覺嚴重」「答案明顯錯誤，質量遠低於同參數GPU版」，「回答速度快但錯得也快」，其實用性不佳。截圖來自社交平台X實際上，對於如何理解Taalas給出的測試數據，也有較多質疑聲音。一位關注芯片產業的愛好者對作者表示，Taalas相當於內置了問題的答案，所以，計算速度「秒殺」英偉達等一眾業界翹楚，但是，將」1+1=2」的問題換為「2*2=？」，它的表現可能就會「掉鏈子」。Taalas能在極其有限的特定場景下「秒殺英偉達」，但目前其他英偉達能做的事，對於Taalas來説可能更難。更為關鍵的問題是，Taalas能否跟得上大模型的迭代周期。一位半導體行業從業者對作者表示，Taalas的芯片「表現很牛，但目前可能沒啥大的用處」，因為大模型還在不停迭代，而Taalas的迭代能力和速度成疑。該行業人士認為，「要等以後大模型達到某個層級不再大規模、快速迭代了，這種芯片才能有更大舞台」。而在社交平台上的討論中，不少質疑集中在HC1「模型鎖定」的「只讀」模式導致的「過時」和「廢棄」風險，並認為這是其商業化、規模化的重大阻礙。目前，一款頂尖大模型能保持領先優勢的時間窗口不過月餘，而Taalas交付芯片（而非量產）即使已經很快，但也需要至少兩個月。改寫AI芯片規則的未來已來支持HC1進步性的聲音也不在少數。在知乎的相關討論中，中國科學院計算技術研究所副研究員趙永威指出，雖然Taalas「目前的狀況還沒有應用價值」，但不妨礙它會成為「一顆有歷史意義的芯片」。他認為，這種「硬連線」的模式，是未來芯片發展的一大趨勢，目前的質疑由Taalas來扛，後來者在推廣相關概念時就會更加輕鬆。他也透露，自己所在單位也在研究類似技術路線，並提到，降低經濟成本，既是相關路線的研究目標，也應該是宣傳發力點所在。知名科技記者蒂莫西·普里克特·摩根（Timothy Prickett Morgan）在文章中提到，Taalas確實需要模型的每一次更新中重新設計芯片，但其在推理引擎上蝕刻新模型，只需要更改設計中的兩層金屬，而不是完全廢棄。考慮到訓練模型的成本高達數十億美元，Taalas芯片的更新成本微不足道。摩根認為，在主要模型發布間隔時間延長，人們對成熟模型依賴度增加時，Taalas芯片有望贏得更廣泛的市場認可。也有一些分析稱，得益於低延遲、低功耗的特性，Taalas真正的用武之地或在於邊緣推理場景，比如，機器人、自動駕駛汽車，甚至高端智能手機等設備中。這些設備不需要運行所有模型，只需要穩定運行定製化的模型，而更快的速度和更低的消耗，顯然更有利於產業普及AI大模型。不過，即便是相關產品能真正規模化地進入市場並大展拳腳，新的狀況和問題也會隨之浮現。比如，大模型的底層架構（Transformer）是否會遭遇另一場「革命」？這似乎決定着「模型即芯片」技術路線的命運。還有，生態系統建設的問題，英偉達雖然是硬件公司，但CUDA軟件生態和開發者的重度依賴，才是其真正的護城河，而這也是Taalas看中且有意顛覆的。但這些都是後話了，至少目前來看，Taalas距離英偉達還很遙遠，更遑論「顛覆英偉達」了。然而，巴伊奇在這條路上依舊步履不停，Taalas宣佈，計劃在今年冬季推出第二代HC2產品，將具備更快的執行速度和更強的性能。屆時，一代產品的市場反饋和二代產品的迭代效果，將進一步驗證今天各方對這股橫空出世的新勢力的判斷。（本文首發於鈦媒體APP）熱點視頻推薦OpenAI 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