Компания d-Matrix, специализирующаяся на создании ускорителей для искусственного интеллекта и других решений для высокопроизводительных вычислений (HPC), сообщила о подписании договора о покупке активов и технологий компании GigaIO, связанных с инфраструктурой центров обработки данных. Финансовые детали соглашения не разглашаются.
В продуктовую линейку d-Matrix входят ускорители Corsair, основанные на технологии цифровых вычислений в памяти (DIMC), а также карты ввода-вывода JetStream, которые служат для распределения задач AI-инференса между серверами в ЦОД. Помимо этого, стартап разработал стоечную систему SquadRack для пакетного инференса с минимальной задержкой.
GigaIO, со своей стороны, предлагает решение SuperNODE — своего рода «суперкомпьютер в стойке» для задач генеративного ИИ и HPC-приложений. Компания создала архитектуру FabreX на основе PCI Express, позволяющую объединять разнородные компоненты, такие как графические процессоры, программируемые логические матрицы и пулы памяти. Ещё одной разработкой GigaIO является портативная система Gryf, или «суперкомпьютер в чемодане», которая, по утверждению разработчика, обеспечивает на периферии вычислительную мощность уровня дата-центра.
Источник изображения: GigaIO
Сотрудничество между d-Matrix и GigaIO началось весной 2025 года. Тогда компании объединили технологии для создания, как они заявили, «самого масштабируемого в мире» решения для инференса, интегрировав ускорители Corsair в платформу SuperNODE. В рамках новой сделки d-Matrix приобретает у GigaIO ключевые технологии для ЦОД, включая SuperNODE и архитектуру FabreX. Согласно условиям соглашения, ведущие инженеры GigaIO по разработке стоечных систем перейдут в d-Matrix, что, как ожидается, ускорит внедрение комплексных решений для высокопроизводительного инференса в дата-центрах.
При этом GigaIO сконцентрирует усилия на продвижении решений с вычислительной мощностью ЦОД непосредственно на периферийных объектах. В частности, планируется дальнейшее развитие платформы Gryf. По оценке GigaIO, рынок периферийных вычислений обладает значительным потенциалом. Благодаря решениям на базе Gryf заказчики смогут обрабатывать важные данные вблизи от их источника, избегая проблем с задержками. Систему Gryf можно развернуть практически в любом месте.
Оригинальная публикация:
