نحن نبني شريحة LLM تقدم معدل نقل بيانات أعلى بكثير من أي شريحة أخرى مع تحقيق أقل زمن استجابة (latency). نسميه MatX One. تعتمد شريحة MatX One على مصفوفة انقباضية قابلة للتقسيم، والتي تتمتع بكفاءة الطاقة والمنطقة التي تشتهر بها المصفوفات الانقباضية الكبيرة، كما تستخدم بشكل كبير على المصفوفات الصغيرة ذات الأشكال المرنة. تجمع الشريحة بين التأخير المنخفض في تصاميم SRAM أولا ودعم السياق الطويل ل HBM. هذه العناصر، بالإضافة إلى نظرة جديدة على الرقميات، تقدم معدل نقل أعلى على نماذج اللغة الكبيرة مقارنة بأي نظام معلن، مع مطابقة زمن الاستجابة لتصاميم SRAM. معدل النقل الأعلى وأقل تأخير يمنحانك نماذج أذكى وأسرع مقابل اشتراكك. جمعنا سلسلة B بقيمة 500 مليون دولار لإنهاء التطوير وتوسيع التصنيع بسرعة، مع الطباعة بشريط لاصق في أقل من عام. قاد الجولة جين ستريت، إحدى أكثر شركات وول ستريت خبرة في التكنولوجيا، وشركة Situational Awareness LP، التي كتب مؤسسها @leopoldasch المذكرة الحاسمة حول الذكاء الاصطناعي العام. يشمل المشاركون @sparkcapital، @danielgross وصندوق @natfriedman، @patrickc و@collision، @TriatomicCap، @HarpoonVentures، @karpathy، @dwarkesh_sp، وغيرهم. نرحب أيضا بالمستثمرين عبر سلسلة التوريد، بما في ذلك مارفيل وألتشيب. @MikeGunter_ وأنا أسسنا MatX لأننا شعرنا أن أفضل شريحة لنماذج اللغة الكبيرة يجب أن تصمم من مبادئ أولية مع فهم عميق لما تحتاجه النماذج وكيف ستتطور. نحن مستعدون للتخلي عن أداء النماذج الصغيرة، وأعباء العمل منخفضة الحجم، وحتى سهولة البرمجة لتقديم مثل هذه الشريحة. نحن الآن فريق مكون من 100 شخص يضم أشخاصا يفكرون في كل شيء من جداول المعدلات المتعلمة، إلى جدولة Swing Modulo، إلى الحراسة/الدائرة/القطع اللاصقة، إلى الاتصالات العمياء—كلها في نفس المبنى. إذا كنت ترغب في مساعدتنا في تصميم ونشر أجيال عديدة من الشرائح بكميات كبيرة، فكر في الانضمام إلينا.