传奇架构师Raja Koduri创立新GPU公司，基于RISC-V

一家硅谷初创公司正试图改变企业使用 GPU 进行人工智能和图形处理的方式。Oxmiq Labs 由知名 GPU 工程师 Raja Koduri 创立，旨在让其他公司能够更轻松、更经济地获得强大的计算能力，用于文本、视频和 3D 应用等任务——无论是在大型数据中心还是小型边缘设备。Oxmiq 并不自行开发硬件，而是提供一种模式：他们开发核心技术和软件，然后将其授权给其他想要开发自有产品的人。

Raja Koduri 曾就职于 AMD、英特尔、苹果等公司，并因此而闻名。他和经验丰富的团队希望通过 Oxmiq 实验室，降低先进芯片技术在全球更多地方普及的门槛。

通常，开发图形芯片需要在制造和设计上投入大量资金，这使得大多数公司望而却步。Oxmiq 的策略是专注于他人可授权的知识产权和软件，从而省去了昂贵的工厂和复杂的生产流程。该公司及其支持者（包括联发科等巨头）相信，这种模式可以将芯片开发成本降低高达 90%。

一款基于 RISC-V 的 AI GPU

Oxmiq 开发了一个垂直集成平台，该平台将 GPU 硬件 IP 与功能齐全的软件堆栈相结合，旨在满足 AI、图形和多模态工作负载的需求，在这些工作负载中，显式并行处理至关重要。在硬件方面，Oxmiq 提供了一个基于 RISC-V 指令集架构 (ISA) 的 GPU IP 核 OxCore，该核将标量、矢量和张量计算引擎集成在一个模块化架构中，并支持近内存和内存计算功能。

Oxmiq 还提供基于芯片集 (chiplet) 的系统级芯片 (SoC) 构建器 OxQuilt，使客户能够根据特定工作负载需求，快速且经济高效地创建集成计算集群桥接器（CCB，可能集成 OxCores）、内存集群桥接器 (MCB) 和互连集群桥接器 (ICB) 模块的 SoC。例如，用于边缘应用的推理 AI 加速器可以封装一个或两个 CCB 和一个 ICB，推理 SoC 则需要更多 CCB、MCB 和 ICB，而用于 AI 训练的大规模 SoC 则可能封装数十个芯片集。Oxmiq 尚未透露其 OxQuilt 是仅支持构建多芯片集系统级封装 (SiP)，还是可用于组装单片处理器。

OxQuilt 是 Oxmiq 产品的另一部分，它允许企业通过组合不同的计算、内存和连接模块来构建自己的片上系统设计。这种灵活的设置意味着企业可以快速构建和扩展其解决方案，而无需每次都从头开始。

软件是关键

Oxmiq 的另一个重点是其软件。OXCapsule 平台隐藏了不同硬件类型的技术细节，使其能够更轻松地在各种系统上运行 AI 和图形程序。其中一个关键部分是 OXPython，这是一款特殊的软件，允许开发人员在其他芯片上运行基于 Python 的 CUDA 应用程序（通常为 Nvidia GPU 开发），而无需更改代码。该软件将首先应用于 Oxmiq 合作公司 Tenstorrent 生产的 AI 加速器，旨在为开发人员提供更多选择，并减少对单一硬件供应商的依赖。

Oxmiq 的技术包括硅片内“纳米代理”和内存计算，据称这将有助于提高处理速度和效率。该公司表示，其架构适用于从简单机器人到大型数据中心的各种应用，为广泛的客户提供灵活性。

Koduri 和他的团队也关注印度市场。他们希望帮助印度的芯片制造商和人工智能公司，让他们能够更轻松、更经济地获取先进的 GPU 技术。与 Mihira Visual Labs 等本地公司的合作，正是他们支持印度进军新技术领域的努力之一。

联发科投资

Oxmiq 已从联发科和其他投资者处获得 2000 万美元的种子轮融资。联发科高级副总裁 Lawrence Loh 表示：“Oxmiq 拥有令人印象深刻的大胆愿景和世界一流的团队。该公司的 GPU IP 和软件创新将推动从移动设备到汽车再到边缘 AI 等各种设备计算灵活性的新时代。”

该公司尚未透露具体估值，但这些资金和支持表明，一些大公司对此很感兴趣。然而，芯片技术授权并非易事，Oxmiq 必须证明自己能够吸引客户和开发者采用其新的工作方式。

与 Nvidia 或 AMD 等常见的 GPU 公司不同，Oxmiq 并不生产完整的消费级 GPU。相反，它专注于提供核心技术，而将诸如显示输出和成品图形管线等功能留给客户自行构建。

即使存在风险，Oxmiq 的时机可能也相当有利。随着对人工智能和复杂图形的需求日益增长，其简化先进计算、使其更易于获取的计划或许能帮助更多公司进入该领域。目前，业界正在关注 Oxmiq 的独特策略能否在这个通常由老牌厂商统治的行业中创造竞争。