24人团队硬刚英伟达！AMD前高管梦之队出手，新芯片每秒17000个token
成本却只有1/10
鹭羽 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
造芯片的还有高手？
刚刚推出的一款最新芯片，直接冲上硅谷热榜。
峰值推理速度高达每秒17000个token。
什么概念呢？当前公认最强的Cerebras，速度约为2000 token/s。
速度直接快10倍，同时成本骤减20倍、功耗降低10倍。
这就意味着，LLM真正来到了亚毫秒级的即时响应速度。实机效果be like：
视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1yO1wjv23ECvSxF66vEZcQ
但这块一夜之间刷屏硅谷的芯片，并非出自英伟达、AMD之手，而是一家成立仅两年、团队仅有24人的初创公司——Taalas。
芯片代号HC1，也是公司的首款产品。
不同于所有竞争对手，Taalas选择了迄今为止最极端的技术方案——
模型不再加载到内存里，而是直接刻在硅片上。换言之，芯片即模型。
结果显而易见，Taalas撬动了芯片算力护城河：H100买不到，试试HC1又何妨？
速度快10倍，功耗降至10分之一
HC1目前搭载Llama 3.1 8B模型，用户每秒最高可生成17000 token/s，远高于主流GPU/ASIC。
其中，在同一模型下Cerebras接近每秒2000个token，SambaNova约为每秒900个token，Groq约为每秒600个，英伟达Blackwell架构的B200为每秒350个。
具体来说，HC1采用台积电N6工艺，面积为815mm²，体积小巧而且开源，单颗芯片即可满足8B模型需求。
每颗芯片典型功耗仅为250W，一个服务器如果同时装配10颗HC1，功耗也才2.5kW，可以直接使用常规空气冷却机架部署。
那么是如何做到这么大的性能飞跃的呢？
首先HC1借鉴了2000年代初期的结构化ASIC芯片理念。结构化ASIC芯片采用门阵列和固化IP，然后仅通过改变互连层就能使芯片适应特定的工作负载。
这样下来，结构化ASIC芯片不仅比全定制ASIC更便宜，也比FPGA性能更优。
HC1则采用类似思路，不改变底层电路，只通过调整两层掩模，就能低成本快速做出专用AI推理芯片。
它放弃了大多数可编程功能，将模型连同权重一起通过基于掩模ROM的调用架构存储在芯片上，并保留一个可编程SRAM，用于保存微调后的权重（如LoRA）和KV缓存。其余则全部通过掩模ROM固化执行。
这一策略能在设计成本相对可控的前提下，实现模型到芯片的快速转化，将芯片生产周期从原先的六个月缩短到两个月。
而如此激进的量化方式势必会影响性能，研究团队也意识到了这一点，所以可以通过LaRA适配器进行重新训练，以及可配置的上下文窗口，让芯片的最低限度灵活性得以保留。
换句话说，就是将一个完整大模型通过物理硬连线进芯片中，省去了传统存算分离的成本，用灵活性换取极致的速度和效率。
除了Llama 3.1，Taalas也尝试将其它模型集成到HC1上，例如对DeepSeekR1-671B的多芯片解决方案。
将SRAM部分拆分到单独的芯片上，然后可以将每片HC1的存储密度提高到约20位参数，总计需要30个定制HC1。
整体处理速度可达到每用户每秒12000个token，如果考虑到30颗芯片成本为每百万token是7.6美分，那么该方案成本也不到同等吞吐量的GPU方案的一半。
假设GPU更新周期为四年，而HC1每年都需要重新更换，总成本也仍然具备优势。
AMD前高管梦之队
其背后的公司Taalas成立于两年前，由AMD前集成电路设计总监Ljubiša Bajić、AMD/ATI/Altera前技术经理和工程师Leila Bajić、AMD前ASIC设计总监Drago Ignjatović共同创立，堪称AMD前高管梦之队。
其中，Ljubiša Bajić不仅曾在AMD和英伟达担任高级职位，负责高性能GPU研发设计，还是Tenstorrent的创始人兼首任CEO。
新公司致力于开发专为AI推理和训练设计的全新架构，强调分层设计和晶格网络，能够让芯片像大脑一样根据任务需求动态处理数据。
在2020年，芯片教父Jim Keller也强势加入Tenstorrent，并接任CEO一职，而Ljubiša Bajić转任首席技术官CTO，专注于产品研发。
随后，他又创立了Taalas，试图通过类似硅基编译器的方式，直接将AI模型转化为硅芯片。
于是首战告捷，一个仅有24名成员的团队，产品投入仅3000万美元，就创造出比通用AI芯片高出几个数量级的能效比。
目前Taalas已筹集2亿美元投资，预计将在春季基于HC1发布第二代变体，将集成一款中等规模的推理大模型。
随后预计将在冬季部署上线HC2，HC2密度更高、运行速度也会更快。
不过对于HC1，网友们的评价却是两极分化。
一方面，网友认为HC1的超低延迟将有益于推动具身智能等领域发展。
另一方面，也有网友实测过后发现，HC1高速推理的背后，却是糟糕的推理深度：
以及对于迭代周期相当迅速的大模型来说，HC1的硬编码可能会使芯片很容易过时。
这也是为什么当前芯片厂商都在普遍推出通用型芯片的原因之一。
参考链接：
[1]https://x.com/wildmindai/status/2024810128487096357?s=20
[2]https://taalas.com/the-path-to-ubiquitous-ai/
[3]https://chatjimmy.ai/
[4]https://www.eetimes.com/taalas-specializes-to-extremes-for-extraordinary-token-speed
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