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Das 2016 gegründete Startup Tachyum aus dem Silicon Valley will unter dem Codenamen Prodigy einen Prozessor entwickelt haben, der eine rund zehnmal höhere Rechenleistung im Vergleich zu aktuell üblichen Prozessoren haben soll. Gründer und CEO des Unternehmens, Radoslav Danilak, gründete das Speicherunternehmen Skyera, welches 2014 von Western Digital gekauft wurde. Zuvor war er bei SandForce aktiv.
Die Entwickler von Prodigy sprechen von einem Potenzial von 10 Milliarden US-Dollar für den Prozessor, der auch als Artificial Intelligence HPC Chip bezeichnet wird. 2020 sollen damit Echtzeit-Simulationen eines Gehirns durch neuronale Netze möglich sein. Dazu wird aber kein einzelner Prozessor ausreichend sein, sondern bis dahin soll ein Datacenter aufgebaut werden, in dem mindestens 256.000 dieser Chips gemeinsam arbeiten. Für einen einzelnen Prodigy-Chip spricht Tachyum von einer Rechenleistung von 1012 TFLOPS. Auch wenn hier nur von Berechnungen in INT8 die Rede wäre, wäre eine solche Rechenleistung mehr als beachtlich. Die NVIDIA Tesla V100 kommt auf 125 TFLOPS für Machine-Learning-Anwendungen.
Ein menschliches Gehirn verarbeitet in etwa 1019 Berechnungen pro Sekunde. Dies entspricht 10 EFLOPS (ExaFlops), eine unvorstellbare Zahl, die wie folgt aussieht: 10.000.000.000.000.000.000.
Zugleich wird in einem Diagramm der verwendete Speicher erwähnt. Ein Prodigy-Chip könnte der Grafik entsprechend 1 Terabyte an Speicher ansprechen können. Für das System aus 256.000 Chips ist von Petabyte die Rede und entsprechend der Rechenleistung im Prodigy Datacenter von Exabyte an Speicher.
Eine Einschätzung der Rechenleistung ist demzufolge nicht ganz einfach, da die Datenbasis, die verwendet wird, nicht genannt wird. Ebenso unbekannt sind die technischen Daten des ersten Chips, der als T6437A8 bezeichnet wird. Anzahl der Transistoren, Speichercontroller, Caches, Takt, Interconnect und vieles mehr könnten bei der Einschätzung der Hardware helfen. Derzeit gibt es aber keinerlei Daten dazu.
Als weitere Größe nennt Tachyum die Platzbedarf des Prodigy von nur einem Prozent eines vergleichbaren Servers, bei nur zehn Prozent Leistungsaufnahme. Auch dies könnte in Anbetracht der aktuellen Hardware wohl als revolutionär bezeichnet werden.
Tachyum will dabei die Grenzen des derzeit Möglichen ausgehebelt haben. Die Rede ist von einer Architektur, die aktuelle Limitationen der Physik umgeht. Schnellschaltende Transistoren sollen mit vergleichsweise langsamen Verbindungen untereinander verbunden werden.
"Tachyum’s architecture overcomes the limitations of semiconductor device physics, which were thought to be insolvable. Tachyum in essence solved the performance problem of connecting very fast transistors with very slow wires – a standard processor design that has stifled semiconductor innovation for years, and stymied Silicon Valley engineers, even though nanometer-sized transistors in use today are far faster than in the past."
Der Prodigy-Chip soll weniger eine Spezialhardware sein, als beispielsweise Googles Tensor Processing Units (TPUs). Vielmehr soll er das Datacenter revolutionieren – für vergleichsweise viele Anwendungen geeignet sein.
"Rather than build separate infrastructures for AI, HPC and conventional compute, the Prodigy chip will deliver all within one unified simplified environment, so for example AI or HPC algorithms can run while a machine is otherwise idle or underutilized," sagt Dr. Radoslav ‘Rado’ Danilak, CEO von Tachyum. "Instead of supercomputers with a price tag in the hundreds of millions, Tachyum will make it possible to empower hyperscale datacenters to produce more work in a radically more efficient and powerful format, at a lower cost."
Tachyum wandert auf den Pfaden des Human Brain Project. IBM arbeitet an einem solchen Projekt und entwickelt auch spezielle Hardware dafür. Intel hat einen neuronalen Chip mit Synapsen aus Silizium entwickelt, der ebenfalls entsprechende Erwartungen erfüllen soll. Weder IBM noch Intel aber trommeln derart laut, wie Tachyum dies nun tut, ohne dass wirklich auch eine Substanz dahinter zu erkennen ist. Bisher kennen wir nur eine Präsentation, die viel Marketing-Sprech enthält.