Jim Keller，将成为黄仁勋的最强对手？

很难相信一年会有那么多的变化。

2021 年，有 100 多家公共和风险投资支持的初创公司肩负着相同的使命，与 NVIDIA 竞争生产创建和运行人工智能 (AI) 所需的快速芯片。快进到 2023 年，现在许多公司都在努力获得市场吸引力或获得足够的资本来继续经营，部分问题无疑是全球经济；许多人工智能采用者和投资者没有资源或勇气给新芯片一个机会。但真正的罪魁祸首是 NVIDIA；事实证明，它们比许多公司及其投资者想象的要难得多。

那么为什么总部位于多伦多的初创公司 Tenstorrent还保持那么强的竞争力，他们有什么不同吗？为什么我们要相信 Tenstorrent 可以在这么多人苦苦挣扎甚至失败的地方取得成功？本文将从领导力、战略和技术角度探讨 Tenstorrent 与其他数十家初创公司的区别。

我们真的需要另一家 AI 硬件初创公司吗？在过去五年中，该行业充斥着 100 多家此类公司。有些人已经关门大吉，他们意识到 NVIDIA 数据中心 AI 技术无可匹敌。因此，投资者变得更加谨慎。实际上，所有这些公司都在努力争夺 NVIDIA 在用于训练和推理处理的 AI 数据中心处理方面的第二来源。他们能赢吗？在我们看来，如果他们能在未来三年内获得合计 10% 的数据中心 AI 蛋糕，他们应该会感到兴奋。是的，NVIDIA 就是这么好。

进入这场风暴的是 Tenstorrent，这是一家总部位于多伦多的 AI 硬件初创公司，在湾区、奥斯汀和日本东京设有办事处。在过去的一年里，公司已经开始从早期的研发扩展成为一家真正有使命感的公司，在公司一直在招聘的工程人才中增加了营销、销售、支持和职能领域的高管。公司现已发展到拥有 280 多名员工。

从领导层的角度来看，传奇的 CPU 设计师（包括在 Apple、AMD、Tesla 和 Intel）和早期天使投资人Jim Keller最近担任了 CEO 一职。与此同时，创始人 Ljubisa Bajic 重新担任顾问一职。该公司已聘请 David Bennett 担任 CCO，Keith Witek 担任首席运营官，Matthew Mattina 担任机器学习副总裁，Wei-Han Lien 担任首席 CPU 架构师（同样来自 Apple），Olof Johansson 担任操作系统和基础设施副总裁，Mamoru Nakano 担任日本销售主管。现在，前英特尔和 AMD 的 Raja Koduri 刚刚加入董事会。

随着向基于云的资源的转移与向 HPC 和 AI 加速器的转移相吻合，数据中心正在迅速发展。由于人们对 ChatGPT 的兴趣激增，以及微软和谷歌之间为搜索的未来和人工智能在生产力应用程序中的适用性而展开的新人工智能大战，NVIDIA 的数据中心收入最近又受到了影响。上个季度，NVIDIA 数据中心销售额达到38亿美元，增长率为 31%。Markets and Markets 预计，到 2027 年，全球数据中心加速器市场规模将达到 640 亿美元，预测期内复合年增长率为 24.7%。

与此同时，CPU 市场开始出现明显分化，AMD 在最近一个季度的数据中心市场份额从 10.7% 增长到 17.6%，而英特尔则占了上风。与此同时，Arm 继续增长，Gartner 预计到 2026 年将达到约 19% 的服务器出货量。

现在，出现了开源 RISC-V，它正在渗透微控制器市场，并且在数据中心也有野心。Semico Research 预测，到 2027 年，RISC-V 将占 250 亿个 AI SoC，这是一个很大的芯片机会。

看看 AMD 和英特尔，AI 加速器 SoC 将越来越多地集成在带有 CPU 内核的芯片上，以执行标量和管理操作。Tenstorrent 认为它应该开发自己的 RISC-V 内核而不是依赖第三方。如果 Tenstorrent 可以提供卓越的 RISC-V 核心，它可以创造第二个收入来源。因此，当将价值 640亿美元的 AI 加速器与 250 亿个 RISC-V SoC 结合起来时，Tenstorrent 的机会就变得更加明显。

Jim Keller 多年来一直与基础设施买家密切合作；他知道客户想要什么。简而言之，他们想要一个开放的 AI 计算平台，该平台易于大规模部署并提供比当前替代方案更低的 TCO。Tenstorrent 今天有一个人工智能芯片，一个承诺这些好处的未来路线图，以及凯勒先生实现它的信誉和业绩记录。

tenstorrent 不同于其他领域，可能成功的概率更高。首先，该公司有一个鼓励开源社区创新的软件战略。其次，Tenstorrent 是唯一一家拥有 AI 加速器和 RISC-V CPU 设计和雄心的初创公司。最后，Tenstorrent 吸引了世界一流的工程团队，公司现在由也许是业界最知名的 CPU 设计师 Jim Keller 领导。

虽然我们希望我们对 Tenstorrent 可能实现的最终产品组合和收入有更好的了解，但我们相信 RISC-V 和 AI 加速器技术比公司的许多竞争对手具有性能和 TCO 优势。AMD、Intel 和 NVIDIA 已经接受了结合 GPU 和 CPU 的想法；所有这三点都指向组合可以提供的内存和吞吐量优势。这些优势对于满足大型语言模型的训练和推理处理需求具有重要意义。Tenstorrent 是我们所知道的唯一一家可以从事这种技术集成水平的初创公司。

将最好的 RISC-V 内核作为 IP 或小芯片提供给大买家，可以创造另一个收入来源或有吸引力的退出策略。因此，当有人问我们谁看起来不错能够在这个新世界中竞争时，我们总是会指出 Tenstorrent 可能是赢家。

由行业偶像Jim Keller掌舵的初创公司Tenstorrent组建了一支一流的AI和CPU工程师团队，制定了涉及通用处理器和人工智能加速器的宏伟计划。

目前，该公司正在研发业界首款能够同时处理客户端和HPC工作负载的8宽解码RISC-V内核，该内核将首先用于面向数据中心的128核高性能CPU。该公司还有多代处理器的路线图，我们将在下面介绍。

我们最近与Tenstorrent的首席CPU架构师Wei-Han Lien就公司的愿景和路线图进行了交谈。Lien 拥有令人印象深刻的背景，曾在 NexGen、AMD、PA-Semi、Apple 工作过，最著名的可能是他在Apple的A6、A7（世界上第一款64位Arm SoC）和M1 CPU微架构和实施方面的工作。 

公司有许多在 x86 和 Arm 设计方面拥有丰富经验的世界级工程师，有人可能会问为什么 Tenstorrent 决定开发 RISC-V CPU，因为这种指令集架构 (ISA) 的数据中心软件堆栈不如 x86和Arm 的全面。Tenstorrent 给我们的答案很简单：x86 由 AMD 和 Intel 控制，而 Arm 由 Arm Holding 控制，这限制了创新的步伐。 

“世界上主要只有两家公司可以生产 x86 CPU，”Wei-Han Lien 说。“由于 x86 许可限制，创新基本上由一两家公司控制。当公司变得非常大时，它们就会变得官僚化，创新的步伐 [ 放缓 ]。[...] Arm 有点类似。他们声称他们就像一家 RISC-V 公司，但如果你看一下他们的规范，[它] 变得如此复杂。它实际上也有点由一位架构师主导。[…] Arm 有点规定所有可能的场景，甚至是架构[许可]合作伙伴。” 

相比之下，RISC-V发展迅速。据Tenstorrent称，由于它是一个开源ISA，因此使用它进行创新更容易、更快速，尤其是在涉及新兴和快速开发的 AI 解决方案时。 

“我一直在为 [Tenstorrent 的] AI 解决方案寻找配套的处理器解决方案，然后我们想要 BF16 数据类型，然后我们去找Arm说，'嘿，你能支持我们吗？' 他们说‘不’，这可能需要两年的内部讨论以及与合作伙伴的讨论等等，”Lien 解释道。“但我们和 SiFive 谈过；他们只是把它放在那里。所以，没有限制，他们为我们建造了它，这是自由的。” 

一方面，Arm Holding 的方法确保了高质量的标准和全面的软件堆栈，但这也意味着 ISA 创新的步伐变慢，这对于AI处理器等新兴应用来说可能是一个问题，这些应用旨在得到快速发展。 

由于Tenstorrent着眼于并解决整个AI应用，它不仅需要不同的片上系统或系统级封装，还需要各种CPU微架构实现和系统级架构来实现不同的功率和性能目标。这正是Wei-Han Lien 的部门所致力于解决的问题。 

不起眼的消费电子SoC和强大的服务器处理器几乎没有共同之处，但可以共享相同的ISA和微体系结构（管实现方式不同）。这就是Lien的团队发挥作用的地方。Tenstorrent 表示，公司CPU团队开发了一种无序 RISC-V 微架构，并以五种不同的方式实现它，以解决各种应用程序的问题。

Tenstorrent现在有五种不同的RISC-V CPU核心IP——具有两宽、三宽、四宽、六宽和八宽解码——用于其自己的处理器或许可给感兴趣的各方。对于那些需要非常基本的CPU的潜在客户，该公司可以提供具有两个宽度执行的小内核，但对于那些需要更高性能的边缘、客户端PC和高性能计算的客户，它有六个宽度的Alastor和八个宽Ascalo 内核。  

每个带八位解码的乱序Ascalon ( RV64ACDHFMV) 内核都有六个ALU、两个FPU和两个256位向量单元，使其非常强大。考虑到现代x86设计使用四宽 (Zen 4) 或六宽 (Golden Cove) 解码器，我们正在寻找一个非常强大的内核。 

Wei-Han Lien 是负责苹果“宽”CPU 微架构的设计师之一，该架构每个时钟最多可执行8条指令。例如，Apple的A14和M1 SoC具有八个宽的高性能 Firestorm CPU内核，在推出两年后，它们仍然是业内最节能的设计之一。Lien 可能是业界“宽”CPU微架构方面最好的专家之一，据我们所知，他是唯一一位领导工程师团队开发八宽RISC-V高性能CPU内核的处理器设计师。 

除了各种RISC-V通用内核外，Tenstorrent还拥有为神经网络推理和训练量身定制的专有 Tensix 内核。每个 Tensix 内核包含五个RISC内核、一个用于张量运算的数组数学单元、一个用于矢量运算的SIMD单元、1MB或 2MB的 SRAM，以及用于加速网络数据包运算和压缩/解压缩的固定功能硬件。Tensix内核支持多种数据格式，包括BF4、BF8、INT8、FP16、BF16，甚至 FP64。

目前，Tenstorrent 有两种产品：一种称为Grayskull的机器学习处理器，可提供约315 INT8 TOPS的性能，可插入PCIe Gen4插槽，以及网络Wormhole  ML处理器，具有约 350 INT8 TOPS 的性能并使用GDDR6 内存子系统，一个PCIe Gen4 x16接口，并具有与其他机器的400GbE连接。 

这两种设备都需要一个主机CPU，可以作为附加板使用，也可以在预构建的 Tenstorrent 服务器中使用。一台包含32个 Wormhole ML卡的4U Nebula服务器在6kW时提供大约12 INT8 POPS的性能。

今年晚些时候，该公司计划推出其第一个独立的CPU+ML解决方案——Black Hole——结合了24个SiFive X280 RISC-V内核和多个第三代Tensix内核，这些内核使用两个在机器的相反方向运行的2D环面网络互连学习工作量。该设备将提供1 INT8 POPS的计算吞吐量（与其前身相比性能提升约三倍）、八个GDDR6内存通道、1200 Gb/s以太网连接和PCIe Gen5通道。 

此外，该公司期待为双芯片解决方案以及未来使用添加2TB/s 的die to die接口。该芯片将采用6nm级制造工艺（我们预计它是台积电N6，但 Tenstorrent 尚未证实这一点），但在600mm²时，它将比台积电12nm级节点生产的前代产品更小. 需要记住的一件事是，Tenstorrent 尚未开发出其 Blackhole，其最终功能集可能与公司今天披露的不同。 

明年，该公司将发布其终极产品：名为Grendel的多小芯片解决方案，该解决方案具有自己的Ascalon通用内核，具有自己的RISC-V微架构，具有八位解码器以及用于ML工作负载的基于 Tensix 的小芯片。  

Grendel 是 Tenstorrent 将于明年发布的终极产品集：多chiplet 解决方案包括一个具有高性能 Ascalon 通用内核的 Aegis chiplet 和一个或多个具有用于 ML 工作负载的 Tensix 内核的 chiplet。根据业务需求（以及公司的财务能力），Tenstorrent 可以使用 3nm 级工艺技术实现AI chiplet，从而利用更高的晶体管密度和Tensix核心数，或者它可以继续使用 Black Hole chiplet进行AI工作负载（甚至将一些工作分配给24个 SiFive X280内核，该公司表示）。小芯片将使用上述 2TB/s 互连相互通信。 

Aegis小芯片具有128个通用 RISC-V八宽Ascalon内核，组织在四个32核集群中，具有集群间一致性，将使用3nm级工艺技术制造。事实上，Aegis CPU小芯片将率先使用3纳米级制造工艺，这可能会使该公司在高性能CPU设计方面名列前茅。 

同时，Grendel 将使用LPDDR5内存子系统、PCIe和以太网连接，因此它将提供比公司现有解决方案明显更高的推理和训练性能。说到Tensix内核，需要注意的是，虽然Tenstorrent的所有AI内核都被称为Tensix，但这些内核实际上是在进化的。

“[Tensix]的变化是渐进的，但它们确实存在，”该公司创始人Ljubisa Bajic 解释道。“[他们添加了]新的数据格式、FLOPS/SRAM 容量的变化比率、SRAM 带宽、片上网络带宽、新的稀疏特性以及一般特性。”

有趣的是，不同的Tenstorrent幻灯片提到了Black Hole和Grendel产品的不同内存子系统。这是因为该公司一直在寻找最高效的内存技术，并且因为它获得了DRAM控制器和物理接口 (PHY) 的许可。因此，它在选择确切的内存类型时具有一定的灵活性。事实上，Lien 表示，Tenstorrent也在为未来的产品开发自己的内存控制器，但对于2023~2024年的解决方案，它打算使用第三方的MC和PHY。同时，出于本考虑，目前Tenstorrent不打算使用任何奇特的内存，例如HBM。 

虽然 Tenstorrent 有五个不同的CPU IP（尽管基于相同的微架构），但它只有 AI/ML 产品在流水线中（如果不考虑完全配置的服务器）使用SiFive的 X280 或 Tenstorrent 的八宽 Ascalon CPU 内核. 因此，有理由问为什么它需要这么多的CPU内核实现。 

对这个问题的简短回答是，Tenstorrent 有一个独特的商业模式，包括 IP 许可（以 RTL、硬宏，甚至 GDS 形式）、销售小芯片、销售附加 ML 加速卡或具有 CPU 和 ML 小芯片的 ML 解决方案，并销售包含这些卡的完全配置的服务器。  

构建自己的 SoC 的公司可以授权 Tenstorrent 开发的 RISC-V 核心，广泛的 CPU IP 组合使公司能够竞争需要不同级别性能和功率的解决方案。  

服务器供应商可以使用 Tenstorrent 的 Grayskull 和 Wormhole 加速器卡或 Blackhole 和 Grendel ML 处理器来构建他们的机器。同时，那些不想构建硬件的实体可以购买预构建的 Tenstorrent 服务器并进行部署。 

这种商业模式看起来有些争议，因为在许多情况下，Tenstorrent 与自己的客户竞争并将竞争。然而，归根结底，如Nvidia 等厂商提供了基于这些主板的附加卡和预制服务器，而且戴尔或 HPE 等公司似乎并不太担心这一点，因为它们为特定客户提供解决方案，而不仅仅是积木。

大约两年前，随着 Jim Keller 的聘用，Tenstorrent 一跃成为人们关注的焦点。在两年内，该公司招募了一批顶尖工程师，他们正在为数据中心级 AI/ML 解决方案和系统开发高性能 RISC-V 内核。开发团队的成就包括全球首个八位 RISC-V 通用 CPU 内核，以及可用于 AI 和 HPC 应用的适当系统硬件架构。 

该公司有一个全面的路线图，包括基于 RISC-V 的高性能 CPU 小芯片和先进的 AI 加速器小芯片，它们有望为机器学习提供功能强大的解决方案。请记住，AI 和 HPC 是有望实现爆炸式增长的主要大趋势，提供 AI 加速器和高性能 CPU 内核似乎是一种非常灵活的商业模式。 

AI 和 HPC 市场竞争激烈，因此当您想与老牌竞争对手（AMD、英特尔、Nvidia）和新兴玩家（Cerebras、Graphcore）竞争时，必须聘请一些世界上最优秀的工程师。与大型芯片开发商一样，Tenstorrent 拥有自己的通用 CPU 和 AI/ML 加速器硬件，这是得天独厚的优势。同时，由于该公司使用 RISC-V ISA，因此目前无法解决一些市场和工作负载，至少就 CPU 而言是这样。 

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