Baya Systems 籌集 3600 萬美元助力 AI 芯片組設計變革

芯片設計初創公司 Baya Systems Inc. 今日宣佈完成 3600 萬美元融資,用於支持其業務增長並加速軟件產品組合的開發,以滿足新興"芯片組"經濟的需求。

本輪 B 輪融資由 Maverick Silicon 和 Synopsys Inc. 領投,現有投資者 Matrix Partners 和 Intel Capital 也參與其中。

隨着人工智能的發展,所謂的芯片組或片上系統 (SoC) 變得越來越受歡迎,因爲 AI 需要極其高效的數據移動和計算密度。SoC 將各種半導體組件結合在一起,包括中央處理器、圖形處理器、神經網絡加速器和其他類型的芯片,以創建更高效的計算平臺。然而,將如此多的不同組件放在單個硅片上的挑戰之一是需要確保各個部件之間能夠快速移動數據的高效設計。

芯片製造商通過將片上網絡 (NoC) 技術與其 SoC 集成來解決這個問題。NoC 是專門的組件,可以在芯片上移動數據,同時最大限度地減少連接所有組件所需的資源。

它們跨越 SoC,但挑戰在於多芯片實現——即公司希望連接大型 SoC 集羣以運行更強大的應用程序和工作負載。簡而言之,當 NoC 需要與其他 NoC 通信時,效果並不理想。

Baya Systems 表示,他們開發了一種"革命性的"芯片組優化 NoC 和物理鏈路 (PHY) 互連解決方案來解決這個挑戰。該公司表示,雖然現在可以通過 PHY 連接單個芯片組上的 NoC,但這樣做效率低下。

這就是爲什麼該公司提出了一種新方法,將各種 NoC 整合到一個"統一結構"中,使其像單個智能全局 NoC 一樣運作。根據 Baya Systems 的說法,其技術有助於降低延遲,提高 NoC 間通信的帶寬和吞吐量,同時在多芯片設計中提供更大的流量路由靈活性。

Baya Systems 創始人兼首席執行官 Sailesh Kumar 博士表示,複雜 SoC 和結合 CPU、GPU 及其他加速器的芯片組的設計師通常會依賴"暴力"解決方案,他認爲這是不可持續的。

"存在太多風險,例如高昂的重新設計成本、擴展困難,以及可能推出性能不佳的產品,"他說。"Baya 以性能爲中心的軟件方法,結合我們獨特的傳輸和模塊化結構 IP,從一開始就設計用於生產在構建時就正確的複雜多芯片解決方案,並簡化設計流程。"

Baya Systems 表示,其技術優化並簡化了芯片組通信,使系統設計師能夠專注於系統的增值部分。換句話說,芯片設計師可以轉而專注於使其芯片組變得更強大。

Maverick Silicon 董事總經理 Andrew Homan 表示,AI 的挑戰不在於提供計算能力,而在於實現無縫數據移動。"Baya Systems 團隊憑藉 WeaverPro、WeaveIP 和其他解決方案,在行業中獨特地填補了這一關鍵空白,"他說。

Baya Systems 表示,其軟件的早期採用者包括 AI 芯片初創公司 Tenstorrent Inc.,該公司最近籌集了 6.93 億美元的後期融資,以推動其與 Nvidia Corp. 競爭的雄心。該公司正在基於 RISC-V 架構設計更經濟的 AI 加速器,消除了對高內存帶寬等昂貴組件的需求。

該初創公司表示,計劃在今年晚些時候宣佈與更多芯片製造商的合作。