कई अगली पीढ़ी के AI चिप स्टार्टअप डेटा मूवमेंट अनुकूलन के दृष्टिकोण से NVIDIA को चुनौती दे रहे हैं। X उपयोगकर्ता Deedy Das के अनुसार, इन कंपनियों द्वारा अपनाई गई तकनीकी पहलुओं में शामिल हैं: Groq द्वारा DRAM को हटाना, Cerebras द्वारा इंटरकनेक्ट को हटाना, d-Matrix द्वारा कैलकुलेशन और मेमोरी के अलगाव को हटाना, Majestic द्वारा सर्वर के कैलकुलेशन केंद्रीकरण को हटाना, Etched, Taalas और MatX द्वारा सामान्यता को हटाना, और Substrate द्वारा 400 मिलियन डॉलर के लिथोग्राफी मशीन को हटाना। सभी समाधान AI चिप प्रदर्शन में सुधार के लिए डेटा मूवमेंट की बॉटलनेक को कम करने का प्रयास करते हैं।
कई AI चिप स्टार्टअप्स डेटा मूवमेंट ऑप्टिमाइजेशन के साथ NVIDIA को चुनौती दे रहे हैं
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सारांश
नए एआई चिप स्टार्टअप्स डेटा स्थानांतरण के नवाचारों के साथ NVIDIA को लक्षित कर रहे हैं। ग्रोक डीआरएएम को हटा देता है, सेरेब्रास इंटरकनेक्ट्स पर ध्यान केंद्रित करता है, और d-मैट्रिक्स कंप्यूट और मेमोरी को एकीकृत करता है। इन कदमों का उद्देश्य प्रदर्शन में वृद्धि करना और बॉटलनेक को कम करना है। प्रतिस्पर्धा तीव्र होने के साथ, एआई हार्डवेयर क्षेत्र में मूल्य गतिविधि एक प्रमुख ध्यान केंद्र बनी हुई है। मुद्रास्फीति डेटा इस क्षेत्र में निवेश के प्रवृत्तियों को प्रभावित कर सकता है।
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