来源：technews（台）
传奇芯片设计师吉姆·凯勒(Jim Keller)打算设计比NVIDIA更高效的芯片，以降低AI应用价格并抢占市占率。
Jim Keller 目前在 AI 芯片初创公司 Tenstorrent 担任首席执行官。他认为，很多市场都没得到 NVIDIA 很好的服务，随着 AI 应用扩展到智能手机、电动车和云服务，越来越多公司正寻找更便宜的解决方案，有很多小公司不愿为 NVIDIA 高阶 GPU 支付 2 万美元。
Jim Keller 在芯片设计界享有盛誉，也是 AMD Zen 系列的首席设计师，许多人认为这帮助 AMD 东山再起、奋力追赶上英特尔。此外，他也是开发特斯拉自驾软件Autopilot芯片组的重要人物。
日本人工智能独角兽公司 Preferred Networks 运算架构部门副总裁兼技术长 Junichiro Makino 形容，「他（Jim Keller）简直就是一个传奇」。
设计AI芯片时，选择舍弃关键的HBMTenstorrent 成立于2016年，准备今年底出售第二代多用途AI芯片。该公司声称，它在某些领域拥有比英伟达 AI GPU 更高的能效和处理效率。此外，其Galaxy系统比英伟达DGX效率高三倍，价格更是便宜33%。
Keller 指出，之所以能做到这点，是因为 Tenstorrent 没使用高带宽内存（HBM），「即使是使用 HBM 的人，也在为成本以及构建 HBM 所需的设计时间而挣扎，因此决定不使用该技术」。
HBM 是生成式 AI 芯片的重要组成，在 NVIDIA 产品成功中发挥重要作用，然而这也是 AI 芯片能耗巨大、价格高昂的罪魁祸首之一。
在典型的人工智能芯片组中，GPU 每次执行进程时向存储器发送数据，这需要 HBM 高速数据传输能力。然而，Tenstorrent 专门设计自己的芯片，以大幅减少这种传输。Keller 指出，有了这种新方法，其公司芯片设计可在 AI 开发的某些领域取代 GPU 和 HBM。
此外，Tenstorrent 还在设计产品以尽可能实现成本效益，目前许多公司也在寻求更好的内存解决方案，但 Keller 也坦承，要颠覆庞大的现有 HBM 产业，还需要数年时间。他也预期，与其只由一间公司取代英伟达，不如涌现更多新公司，填补美国公司未涉足的各种人工智能市场。
Tentorrent 芯片主要特点是 100 多个核心中，每个核心都有小型 CPU，即「大脑中的微型大脑」。通常情况下，单个芯片核心只有一个小型电脑和内存，只负责解决一个给定的任务，但 Tenstorrent 的核心能独立「思考」，决定先处理哪些数据，或者放弃不必要的任务，从而提高整体效率。
Tentorrent指出，由于每个核心都相对独立，可将更多或更少核心堆栈，使应用更广泛。例如，智能手机或可穿戴设备只需少量芯片即可，而 AI 数据中心可将 100 个芯片组合在一起使用，使用上也更加灵活。Keller 指出，目前还无法预测 AI 最佳应用是什么，因此公司策略是打造适合各种产品的技术。