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KI-Inferencing: US-deutsches Start-up will Nvidia ausstechen
Dank logarithmischer Mathematik soll der 3-Nanometer-Chip Tensordyne Napier KI wesentlich schneller und effizienter berechnen als Nvidia-Beschleuniger.
Das Tensordyne TDN72 Pod besteht aus vier Modulen mit je 9 „Napier“-Prozessoren.
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Das 2017 unter dem Namen Recogni gegründete Unternehmen Tensordyne meldet den sogenannten Tape-Out seines KI-Beschleunigers „Napier“. Der Name verweist auf John Napier, der als Erfinder des Logarithmierens als Rechenhilfe gilt. Der Napier-Chip soll dank logarithmischer Mathematik die zahlreichen Multiplikationen, die bei der Anwendung von KI-Modellen nötig sind, in Additionen verwandeln.
Weil sich Additionen effizienter berechnen lassen, verspricht Tensordyne wesentlich höhere Rechenleistung pro Rack als bei KI-Servern mit der noch aktuellen Nvidia-Technik GB300. Je nach KI-Modell soll ein Napier-Rack bis zu 13-mal so viele Tokens pro Sekunde liefern wie ein Nvidia GB300 NVL72.
Die Effizienz, gerechnet in Tokens pro Sekunde pro Watt, soll sogar bis zum Faktor 17 besser sein.
Nach Angaben des Unternehmens liegen bereits Bestellungen für Napier-Systeme im Gesamtwert von mehr als 200 Millionen US-Dollar vor. Wann genau die ersten TDN72-Pods ausgeliefert werden sollen, verrät Tensordyne bisher jedoch nicht.
Bis Ende 2026 will Nvidia allerdings das gezielt für Inferencing optimierte System Groq 3 LPX auf den Markt bringen. Das einst ebenfalls für Inferencing angekündigte Rubin CPX ist damit wohl vom Tisch.
Durch die logarithmische Rechenweise können die eigentlichen Rechenwerke des Napier kleiner ausfallen, sodass mehr davon auf den Chip passen und Platz für schnelles SRAM bleibt. Jeder Chip ist mit 144 GByte HBM3E-RAM gekoppelt. Außerdem baut Teledyne einen besonders schnellen Interconnect ein.
Ein TDN72 Pod besteht aus vier eng vernetzten Rack-Einschüben mit je neun Napier-Chips. Ein Tensordyne Napier Rack (TDN Rack) wiederum besteht aus vier TDN72-Pods, also 288 Napier-Chips.