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Top-KI-Chip-Unternehmen gestalten die Zukunft der künstlichen Intelligenz

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KI ist überall – sie treibt unsere Telefone an, macht selbstfahrende Autos intelligenter und hilft Ärzten sogar bei der Diagnose von Krankheiten. Aber nichts davon wäre ohne KI-Chips möglich, die winzigen, aber leistungsstarken Prozessoren, die für die Bewältigung komplexer KI-Aufgaben entwickelt wurden. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die führenden KI-Chip-Unternehmen, die Innovationen vorantreiben und KI schneller, intelligenter und effizienter machen. Egal, ob Sie ein Technikbegeisterter sind oder einfach nur neugierig, was unter der Haube Ihrer bevorzugten KI-Geräte steckt, wir haben alles für Sie!

1. KI überlegen

AI Superior ist ein Softwareentwicklungsunternehmen, das sich auf Lösungen für künstliche Intelligenz spezialisiert hat, die modernste KI-Chip-Technologien nutzen. Gegründet 2019 in Darmstadt, Deutschland, von einem Team erfahrener KI-Wissenschaftler, konzentrieren wir uns auf die Bereitstellung fortschrittlicher KI-gestützter Software, die Automatisierung, Effizienz und datengesteuerte Entscheidungsfindung fördert. Unsere Lösungen sind so konzipiert, dass sie die neuesten KI-Chips voll ausnutzen und Hochleistungsrechnen und nahtlose Integration in verschiedenen Branchen ermöglichen.

Da sich die KI weiterentwickelt, spielt die Hardware eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung von Deep Learning und komplexen Berechnungen. Wir integrieren KI-Chip-Technologien führender Hersteller, um unsere Lösungen zu optimieren und sicherzustellen, dass Unternehmen von schnelleren Verarbeitungsgeschwindigkeiten und verbesserten KI-Funktionen profitieren. Indem wir unser Fachwissen im Bereich KI-Software mit der Leistungsfähigkeit fortschrittlicher KI-Hardware kombinieren, helfen wir Unternehmen, neue Leistungs- und Skalierbarkeitsniveaus zu erreichen.

Mit einem strukturierten KI-Projektlebenszyklus und einer hohen Erfolgsquote bei Proof of Concept (PoC)-Projekten konzentrieren wir uns darauf, Risiken zu minimieren und das Potenzial KI-gesteuerter Innovationen zu maximieren. Ob es um den Einsatz von KI-Modellen, die Verbesserung der Betriebseffizienz oder den Aufbau intelligenter Automatisierungssysteme geht – wir sorgen dafür, dass unsere Kunden in einer KI-gesteuerten Welt die Nase vorn haben.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Gegründet 2019 von KI-Wissenschaftlern mit umfassender Branchenexpertise
  • Spezialisiert auf KI-Softwareentwicklung und -Beratung
  • Integriert KI-Chip-Technologien für optimierte Leistung
  • Hohe Erfolgsquote bei der Umsetzung von KI-Projekten
  • Fokus auf Risikomanagement und Projekttransparenz

Dienstleistungen

  • Entwicklung von AI-Komponenten
  • Beratung zur künstlichen Intelligenz
  • Aus- und Weiterbildung im Bereich KI
  • Forschung und Entwicklung
  • KI-Lösungen für Startups

Kontakt- und Social-Media-Informationen

2. NVIDIA

NVIDIA ist ein globales Technologieunternehmen, das sich auf Grafikprozessoren (GPUs), künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechnen spezialisiert hat. Das 1993 gegründete Unternehmen ist ein wichtiger Akteur bei der Beschleunigung der KI und entwickelt Chips, die KI-Anwendungen in Branchen wie dem Gesundheitswesen und der Automobilindustrie bis hin zu Gaming und Cloud-Computing antreiben. Die KI-Chips von NVIDIA, darunter die Tensor Core GPUs und der neue Grace Blackwell Superchip, werden häufig in den Bereichen maschinelles Lernen, Deep Learning und datenintensives Computing eingesetzt.

Da KI immer weiter expandiert, bietet NVIDIA Hardware- und Softwarelösungen zur Optimierung der KI-Leistung. Die Plattformen des Unternehmens, wie das NVIDIA AI Enterprise- und CUDA-Ökosystem, ermöglichen es Unternehmen, KI-Modelle effizient zu trainieren und einzusetzen. Die KI-Chiptechnologie ist in Cloud-Rechenzentren, autonome Systeme und Roboter integriert und treibt die Weiterentwicklung von KI-gestützten Anwendungen weltweit voran.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Gegründet 1993, Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien
  • Entwickelt KI-Chips, GPUs und Hochleistungs-Computerlösungen
  • Das KI-Chip-Portfolio umfasst Tensor Core GPUs, Grace Hopper und Blackwell Superchips
  • Bietet KI-Infrastruktur für Cloud Computing, Robotik und autonome Fahrzeuge
  • Bietet ein KI-Software-Ökosystem, einschließlich CUDA, Omniverse und AI Enterprise

Dienstleistungen

  • KI-Chip- und GPU-Entwicklung
  • KI-Softwareplattformen (CUDA, Omniverse, AI Enterprise)
  • Cloud-KI-Computing-Lösungen
  • Schulung und Bereitstellungsunterstützung für KI-Modelle
  • KI-Hardware für Robotik und autonome Systeme

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: www.nvidia.com
  • E-Mail: privacy@nvidia.com
  • Facebook: www.facebook.com/NVIDIA
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/nvidia
  • Twitter: twitter.com/nvidia
  • Instagram: www.instagram.com/nvidia
  • Adresse: 2788 San Tomas Expressway, Santa Clara, CA 95051

3. AMD (Advanced Micro Devices)

AMD ist ein Halbleiterunternehmen, das Prozessoren und Grafiktechnologien für eine Reihe von Anwendungen entwickelt und herstellt, darunter künstliche Intelligenz, Rechenzentren und Unterhaltungselektronik. Das 1969 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Chips, die Cloud-Computing, Edge-KI und Unternehmenslösungen unterstützen. Die KI-Hardware von AMD, darunter die Ryzen-KI-Prozessoren und Instinct-Beschleuniger, wird für KI-Inferenz, maschinelles Lernen und Hochleistungsrechnen verwendet.

AMD bietet KI-gesteuerte Computerlösungen zur Leistungsoptimierung in Rechenzentren, beim Gaming und bei Unternehmens-Workloads. Die KI-Plattformen lassen sich in Cloud- und Edge-Computing-Umgebungen integrieren, sodass Unternehmen KI-Modelle effizient einsetzen können. Das Unternehmen entwickelt weiterhin KI-spezifische Hardware und Software, um die KI-Verarbeitungsfunktionen in verschiedenen Branchen zu verbessern.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Gegründet 1969, Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien
  • Entwickelt KI-Chips, GPUs und Prozessoren für den Unternehmens- und Verbrauchermarkt
  • Zur KI-Hardware gehören Ryzen-KI-Prozessoren und AMD Instinct-Beschleuniger
  • Konzentriert sich auf KI-Lösungen für Cloud Computing, Rechenzentren und Edge-KI
  • Erweitert KI-Funktionen durch Integrationen für Gaming, professionelles Computing und Enterprise-KI

Dienstleistungen

  • KI-Prozessor- und GPU-Entwicklung
  • KI-Beschleunigung für Cloud und Rechenzentren
  • KI-gesteuerte Computing-Lösungen für Unternehmen
  • KI-gestützte Verbraucherhardware
  • Optimierungen für maschinelles Lernen und Deep Learning

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: www.amd.com
  • E-Mail: memberservices@amd-member.com
  • Facebook: www.facebook.com/amd
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/amd
  • Twitter: twitter.com/amd
  • Instagram: www.instagram.com/amd
  • Adresse: 2485 Augustine Drive, Santa Clara, Kalifornien 95054, USA
  • Telefon: +1 408-749-4000

4. Intel

Intel ist ein Halbleiterunternehmen, das Prozessoren, KI-Chips und Computerlösungen für Cloud, Rechenzentren und Edge Computing entwickelt und herstellt. Das 1968 gegründete Unternehmen mit Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien, entwickelt KI-orientierte Hardware, darunter Intel Core Ultra-Prozessoren und KI-Beschleuniger, um KI-Workloads in zahlreichen Branchen zu unterstützen. Seine KI-Chips werden in der Unternehmensinformatik, in Anwendungen für künstliche Intelligenz und in der Hochleistungsdatenverarbeitung eingesetzt.

Die KI-Lösungen von Intel konzentrieren sich auf Skalierbarkeit und ermöglichen Unternehmen die Integration von KI in PCs, Cloud-Computing und Industrieanwendungen. Das Unternehmen bietet ein Portfolio an KI-Hardware- und Softwaretools, darunter Intel AI Developer-Ressourcen, um das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen zu optimieren. Mit einem Schwerpunkt auf KI-Effizienz unterstützt Intel ein breites Ökosystem KI-gesteuerter Technologien in Geschäfts- und Verbraucheranwendungen.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Gegründet 1968, Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien
  • Entwickelt KI-Chips, Prozessoren und Computerlösungen
  • Zur KI-Hardware gehören Intel Core Ultra-Prozessoren und KI-Beschleuniger
  • Unterstützt KI in der Cloud, in Rechenzentren und beim Edge Computing
  • Bietet KI-Softwaretools und Entwicklerressourcen

Dienstleistungen

  • KI-Prozessor- und Chipentwicklung
  • KI-Computing für Cloud und Rechenzentren
  • KI-Optimierung für Unternehmensanwendungen
  • KI-gesteuerte PC- und Businesslösungen
  • Tools und Frameworks für die KI-Softwareentwicklung

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: www.intel.com
  • Facebook: www.facebook.com/Intel
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/intel-corporation
  • Twitter: twitter.com/intel
  • Instagram: www.instagram.com/intel
  • Adresse: 2200 Mission College Blvd., Santa Clara, CA 95054-1549 USA
  • Telefon: (+1) 408-765-8080

5. Amazon Web Services (AWS)

Amazon Web Services (AWS) entwickelt Cloud-basierte KI-Infrastrukturen, darunter benutzerdefinierte KI-Chips für das Training und die Inferenz von maschinellem Lernen. AWS Trainium wurde eingeführt, um Deep Learning und generative KI-Workloads zu optimieren. Es handelt sich um eine Familie von KI-Chips, die Amazon EC2 Trn1- und Trn2-Instanzen antreiben und kostengünstiges KI-Modelltraining ermöglichen. Diese Chips werden für groß angelegte Sprachmodelle, multimodale KI und andere fortgeschrittene KI-Anwendungen verwendet.

AWS-KI-Hardwarelösungen lassen sich in das Cloud-Ökosystem integrieren und unterstützen die Bereitstellung von KI-Modellen durch Dienste wie Amazon SageMaker. Der Trainium2-Chip, eine aktualisierte Version, bietet höhere Leistung und verbesserte Effizienz, sodass Unternehmen die KI-Verarbeitung skalieren und gleichzeitig die Betriebskosten senken können. AWS bietet KI-Tools und -Frameworks, mit denen Entwickler KI-Workloads innerhalb der Cloud-Infrastruktur optimieren können.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Entwickelt KI-Hardware, einschließlich AWS Trainium- und Trainium2-Chips
  • KI-Chips versorgen Amazon EC2 Trn1- und Trn2-Instanzen für das maschinelle Lernen-Training mit Strom
  • Fokus auf generative KI, Deep Learning und Enterprise-KI-Workloads
  • Integriert sich in die AWS-Cloud-Infrastruktur für die Bereitstellung und Optimierung von KI
  • Bietet KI-Modelltraining und Inferenzlösungen für groß angelegte Anwendungen

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung (Trainium, Trainium2)
  • Cloudbasiertes Training und Inferenz von KI-Modellen
  • KI-Integration mit AWS-Cloud-Diensten
  • KI-Optimierung für generative Modelle und Frameworks für maschinelles Lernen
  • KI-Entwicklertools für cloudbasiertes Training und Bereitstellung

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: aws.amazon.com
  • Facebook: www.facebook.com/amazonwebservices
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/amazon-web-services
  • Twitter: twitter.com/awscloud
  • Instagram: www.instagram.com/amazonwebservices
  • Adresse: 410 Terry Ave N, Seattle, WA 98019, US

6. Google Cloud

Google Cloud entwickelt KI-Infrastrukturen, darunter KI-Chips für cloudbasiertes maschinelles Lernen und Inferenz. Die kundenspezifischen KI-Chips, wie etwa die Tensor Processing Units (TPUs), unterstützen Deep-Learning-Workloads und ermöglichen es Unternehmen, KI-Modelle im großen Maßstab zu trainieren und einzusetzen. Die KI-Plattformen von Google Cloud, darunter Vertex AI, integrieren diese Chips in das Cloud-Computing, um die Entwicklung von KI-Anwendungen zu optimieren.

Die KI-Hardware von Google ist für generative KI, Datenanalyse und Automatisierung optimiert und bietet Unternehmen skalierbare Lösungen für KI-gestützte Anwendungen. Das Unternehmen bietet eine Reihe von KI-Diensten an, darunter KI-Modelltraining, Inferenz und branchenspezifische KI-Lösungen. Mit seinen in Cloud-Computing-Umgebungen eingebetteten KI-Chips bietet Google Cloud Unternehmen die Infrastruktur, um KI-Modelle effizient zu entwickeln und einzusetzen.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Entwickelt kundenspezifische KI-Chips, einschließlich Tensor Processing Units (TPUs)
  • KI-Chips treiben die KI- und maschinellen Lerndienste von Google Cloud an
  • Unterstützt KI-Workloads für generative KI, Deep Learning und Datenanalyse
  • Integriert KI-Modelle in die Cloud-Computing-Infrastruktur
  • Bietet KI-Tools und -Plattformen für Unternehmensanwendungen

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung (TPUs)
  • Cloudbasiertes Training und Inferenz von KI-Modellen
  • KI-Computing für generative KI und Deep Learning
  • KI-Integration mit Google Cloud-Diensten
  • KI-gestützte Branchenlösungen

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: cloud.google.com

7. Alibaba Cloud

Alibaba Cloud entwickelt KI-Chips und Cloud-basierte Computerlösungen zur Unterstützung von Workloads im Bereich künstliche Intelligenz. Das Unternehmen stellte 2019 den Hanguang 800 KI-Inferenzchip vor, der für Deep Learning, Bildverarbeitung und Echtzeit-KI-Anwendungen entwickelt wurde. Der Chip verbessert die Effizienz bei der KI-Modellinferenz und ist in die KI-Dienste von Alibaba Cloud integriert, wodurch die Rechenkosten gesenkt und die Leistung verbessert wird.

Die KI-Chips von Alibaba werden im Cloud-Computing, in Smart-City-Projekten und in KI-Anwendungen für Unternehmen eingesetzt. Der Hanguang-800-Chip unterstützt KI-gestützte Aufgaben wie Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache und bietet Hochgeschwindigkeits-Inferenzfunktionen. Alibaba Cloud bietet außerdem eine KI-gesteuerte Infrastruktur, darunter Hochleistungs-Computing und generative KI-Plattformen, um Unternehmen bei der Skalierung von KI-Operationen zu unterstützen.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Entwickelt KI-Chips, darunter Hanguang 800 für KI-Inferenz
  • In Alibaba Cloud-Dienste integrierte KI-Chips für Deep Learning und Modelltraining
  • Unterstützt KI-Anwendungen in Cloud Computing, Smart Cities und Unternehmenslösungen
  • Bietet High-Performance-Computing und KI-Modelloptimierung

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung (Hanguang 800)
  • Training und Inferenz von KI-Modellen
  • KI-gestützte Cloud-Computing-Lösungen
  • High-Performance-Computing für KI-Anwendungen
  • Generative KI und Deep-Learning-Infrastruktur

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: www.alibabacloud.com
  • E-Mail: contact.us@alibabacloud.com
  • Facebook: www.facebook.com/alibabacloud
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/alibabacloudtech
  • Twitter: www.twitter.com/alibaba_cloud
  • Adresse: San Francisco, Seattle, Las Vegas
  • Telefon: +1 205-273-2361

8. IBM

IBM entwickelt KI-Chips und Computerlösungen für Unternehmensanwendungen mit künstlicher Intelligenz. Die KI-Hardware des Unternehmens umfasst KI-optimierte Prozessoren wie die Chips der Telum- und POWER-Serie von IBM, die für maschinelles Lernen, Deep Learning und KI-Workloads in Unternehmen verwendet werden. IBM integriert seine KI-Chip-Technologie auch in Cloud-Computing- und KI-Plattformen, darunter Watsonx, um das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen im großen Maßstab zu unterstützen.

Die KI-Chips von IBM sind für verschiedene Anwendungsfälle konzipiert, darunter Datenanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache und KI-gesteuerte Automatisierung. Das Unternehmen konzentriert sich auf KI-gestützte Lösungen für Unternehmen und bietet Hardware- und Softwareintegration für Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Sicherheit. Die KI-Chips von IBM sind für Hochleistungsrechnen optimiert und helfen Unternehmen, KI-Workloads zu beschleunigen und gleichzeitig die Energieeffizienz aufrechtzuerhalten.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Entwickelt KI-Chips, darunter Prozessoren der Telum- und POWER-Serie
  • KI-Hardware, optimiert für Enterprise-KI, Cloud Computing und Deep Learning
  • Integriert KI-Chips in Watsonx zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Modellen
  • Konzentriert sich auf KI-gesteuerte Automatisierung, Analytik und Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Bietet KI-gestützte Lösungen für Geschäfts- und Unternehmensanwendungen

Dienstleistungen

  • Entwicklung von KI-Chips (Telum, POWER-Serie)
  • Training von KI-Modellen und Inferenzoptimierung
  • KI-Computing für Unternehmensanwendungen
  • KI-Integration mit der IBM Watsonx-Plattform
  • KI-gestützte Geschäftsautomatisierung und -analyse

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: www.ibm.com
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/ibm
  • Twitter: www.twitter.com/ibm
  • Instagram: www.instagram.com/ibm
  • Adresse: 1 New Orchard Road, Armonk, New York 10504-1722, Vereinigte Staaten
  • Telefon: 1-800-426-4968

9. Groq

Groq ist ein Halbleiterunternehmen, das sich auf KI-Inferenzhardware konzentriert. Das 2016 gegründete Unternehmen entwickelt die Groq Language Processing Unit (LPU), einen KI-Chip, der für Hochgeschwindigkeitsinferenz und Effizienz entwickelt wurde. Im Gegensatz zu herkömmlichen GPUs ist die LPU speziell für KI-Workloads optimiert und ermöglicht eine schnellere Verarbeitung von Sprachmodellen und anderen inferenzintensiven Aufgaben.

Groq bietet cloudbasierte und lokale KI-Rechenlösungen über GroqCloud™ an, die es Unternehmen und Entwicklern ermöglichen, KI-Inferenz in großem Maßstab einzusetzen. Das Unternehmen zielt darauf ab, die KI-Zugänglichkeit zu erweitern, indem es große Mengen von LPUs für verschiedene Anwendungen produziert und einsetzt. Seine KI-Chips sind darauf ausgelegt, generative KI, natürliche Sprachverarbeitung und KI-Unternehmensanwendungen zu unterstützen.

Schlüssel-Höhepunkte:

  • Gegründet 2016, Fokus auf KI-Inferenz-Hardware
  • Entwickelt die Groq Language Processing Unit (LPU) für KI-Inferenz
  • Bietet KI-Inferenzlösungen über GroqCloud™ und On-Premise-Bereitstellungen
  • Spezialisiert auf KI-Beschleunigung für große Sprachmodelle und generative KI
  • Entwickelt für Effizienz, Hochgeschwindigkeitsverarbeitung und Skalierbarkeit

Dienstleistungen:

  • Entwicklung von KI-Chips (Groq LPU)
  • Beschleunigung der KI-Inferenz für große Modelle
  • Cloudbasiertes KI-Computing (GroqCloud™)
  • On-Premise-KI-Rechenzentrumslösungen
  • KI-Optimierung für natürliche Sprachverarbeitung und generative KI

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

  • Website: groq.com
  • E-Mail: pr-media@groq.com
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/groq
  • Twitter: x.com/groqinc
  • Instagram: instagram.com/groqinc
  • Adresse: 400 Castro St, Mountain View, Kalifornien 94041, USA

10. SambaNova-Systeme

SambaNova Systems ist ein Halbleiter- und KI-Computing-Unternehmen, das Hardware- und Softwarelösungen für KI-Anwendungen in Unternehmen entwickelt. Das 2017 gegründete Unternehmen mit Hauptsitz in Palo Alto, Kalifornien, konzentriert sich auf das Training und die Inferenz von KI-Modellen mithilfe seiner speziell entwickelten Hardware. Zu seiner Kerntechnologie gehört die Reconfigurable Dataflow Unit (RDU), eine Alternative zu herkömmlichen GPUs, die zur Beschleunigung von KI-Workloads entwickelt wurde.

SambaNova bietet die SambaNova Suite an, eine KI-Plattform, die groß angelegte Basismodelle und Deep-Learning-Anwendungen unterstützt. Die Plattform integriert benutzerdefinierte KI-Chips mit unternehmensreifer Software, um die KI-Leistung und -Effizienz zu verbessern. Die KI-Lösungen von SambaNova werden in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter wissenschaftliche Forschung, KI im öffentlichen Sektor und Unternehmensautomatisierung.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Gegründet 2017, Hauptsitz in Palo Alto, Kalifornien
  • Entwickelt kundenspezifische KI-Hardware, einschließlich der Reconfigurable Dataflow Unit (RDU)
  • KI-Lösungen für das Training und die Inferenz von KI-Modellen im Unternehmensmaßstab
  • Bietet die SambaNova Suite für Deep Learning und die Bereitstellung grundlegender Modelle
  • Konzentriert sich auf KI-Anwendungen in Forschung, Verwaltung und Unternehmen

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung (Reconfigurable Dataflow Unit)
  • Training von KI-Modellen und Inferenzoptimierung
  • Integration von KI-Software und -Hardware für Unternehmen
  • KI-gesteuerte Automatisierung und Datenverarbeitung
  • KI-Lösungen für die wissenschaftliche Forschung und staatliche Anwendungen

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: sambanova.ai
  • E-Mail: info@sambanova.ai
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/sambanova-systems
  • Twitter: twitter.com/SambaNovaAI
  • Adresse: 2200 Geng Road, Unit 100, Palo Alto, CA 94303
  • Telefon: (650) 263 1153

11. Cerebras-Systeme

Cerebras Systems entwickelt KI-Hardware für High-Performance-Computing und Deep-Learning-Anwendungen. Das 2016 gegründete und in Sunnyvale, Kalifornien, ansässige Unternehmen baut KI-Chips, die für das Training und die Inferenz von Modellen im großen Maßstab optimiert sind. Seine Kerntechnologie, die Wafer-Scale Engine (WSE), ist einer der größten KI-Prozessoren und wurde entwickelt, um neuronale Netzwerkberechnungen für Anwendungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der wissenschaftlichen Forschung und KI-Workloads in Unternehmen zu beschleunigen.

Cerebras bietet KI-Computerlösungen für verschiedene Branchen, darunter das Gesundheitswesen, den Energiesektor und die öffentliche Verwaltung. Seine Hardware- und Softwareplattformen unterstützen das Training leistungsstarker KI-Modelle und bieten Cloud-basierte und On-Premise-Bereitstellungsoptionen. Die KI-Chips des Unternehmens sind in Supercomputing-Cluster integriert und ermöglichen groß angelegte KI-Verarbeitung für Organisationen, die Hochgeschwindigkeits-Inferenz- und Deep-Learning-Funktionen benötigen.

Schlüssel-Höhepunkte:

  • Gegründet 2016, Hauptsitz in Sunnyvale, Kalifornien
  • Entwickelt die Wafer-Scale Engine (WSE), einen leistungsstarken KI-Prozessor
  • KI-Chips für Deep Learning, Modelltraining und Inferenz
  • Unterstützt KI-Anwendungen im Gesundheitswesen, in der Regierung und in der wissenschaftlichen Forschung
  • Bietet Cloud-basierte und On-Premise-KI-Computing-Lösungen

Dienstleistungen:

  • KI-Chip-Entwicklung (Wafer-Scale Engine)
  • Training von KI-Modellen und Inferenzoptimierung
  • High-Performance-Computing für KI-Anwendungen
  • KI-Integration für wissenschaftliche und unternehmerische Anwendungsfälle
  • Cloud- und On-Premise-KI-Rechenlösungen

Kontakt- und Social-Media-Informationen:

  • Website: cerebras.ai
  • E-Mail: info@cerebras.ai
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/cerebras-systems
  • Adresse: 1237 E. Arques Ave, Sunnyvale, CA 94085

12. d-Matrix

d-Matrix ist ein Halbleiterunternehmen, das sich auf KI-Inferenzhardware für generative KI-Anwendungen konzentriert. Das von Branchenveteranen mit Erfahrung im Chipdesign und in der Chipherstellung gegründete Unternehmen entwickelt energieeffiziente KI-Rechenplattformen, die die Geschwindigkeit und Zugänglichkeit der KI-Modellinferenz verbessern sollen. Seine Technologie zielt darauf ab, die Einschränkungen herkömmlicher KI-Hardware zu überwinden, indem optimierte Lösungen für groß angelegte KI-Workloads bereitgestellt werden.

Die KI-Chips des Unternehmens sind so konzipiert, dass sie die generative KI-Verarbeitung unterstützen und gleichzeitig den Stromverbrauch und die Rechenineffizienz reduzieren. d-Matrix bietet KI-Inferenzbeschleunigungslösungen für Unternehmen, die KI-Modelle in großem Maßstab einsetzen möchten. Die Rechenplattform ist für die Integration in Cloud- und Edge-KI-Umgebungen konzipiert und ermöglicht so eine effizientere Verarbeitung von KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Entwickelt KI-Inferenzchips für generative KI-Anwendungen
  • Konzentriert sich auf energieeffiziente KI-Rechnerplattformen
  • Gegründet von einem Team mit Erfahrung in der Chip-Großserienfertigung
  • Entwickelt Hardware, die für große KI-Workloads optimiert ist
  • Unterstützt KI-Modellinferenz für Unternehmens- und Cloud-Anwendungen

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung für Inferenz-Workloads
  • KI-Rechenplattform für generative KI
  • KI-Optimierung für Cloud- und Unternehmensumgebungen
  • Beschleunigung der KI-Inferenz für große Modelle
  • KI-Hardwareintegration für energieeffiziente Verarbeitung

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: www.d-matrix.ai
  • E-Mail: pr@d-matrix.ai
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/d-matrix
  • Twitter: twitter.com/dMatrix_AI
  • Adresse: 5201 Great America Pkwy, Ste 300, Santa Clara, CA 95054

13. Rebellionen

Rebellions ist ein südkoreanisches Halbleiterunternehmen, das sich auf die Entwicklung von KI-Inferenzchips konzentriert. Das 2020 gegründete Unternehmen entwickelt energieeffiziente KI-Prozessoren, die für skalierbare generative KI-Workloads optimiert sind. Seine KI-Hardware ist darauf ausgelegt, die Inferenzleistung zu verbessern und gleichzeitig den Stromverbrauch zu senken, wodurch eine effizientere Verarbeitung von KI-Anwendungen in allen Branchen ermöglicht wird.

Das KI-Chip-Portfolio von Rebellions umfasst ATOM™, das für hochleistungsfähige KI-Inferenz entwickelt und als Alternative zu herkömmlichen GPUs konzipiert wurde. Das Unternehmen fusionierte kürzlich mit SAPEON Korea und bildete Südkoreas erstes KI-Halbleiter-Unicorn. Mit laufenden Investitionen und Forschungen möchte Rebellions die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Chips weltweit ausweiten.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Gegründet 2020, Hauptsitz in Südkorea
  • Entwickelt KI-Inferenzchips für generative KI-Anwendungen
  • ATOM™-Chip für energieeffiziente KI-Inferenz
  • Fusion mit SAPEON Korea zur Gründung des ersten KI-Halbleiter-Unicorns Südkoreas
  • Über $200 Millionen an Finanzmitteln für die Entwicklung von KI-Chips gesichert

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung (ATOM™)
  • KI-Inferenzbeschleunigung für generative KI
  • KI-Hardwareoptimierung für Effizienz und Skalierbarkeit
  • Forschung und Entwicklung von KI-Chips

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: rebellions.ai
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/rebellions-ai
  • Twitter: x.com/RebellionsAI
  • Adresse: 8F, 102, Jeongjail-ro 239, Seongnam-si, Gyeonggi-do, Korea
  • Telefon: +827041048890

14. Tenstorrent

Tenstorrent ist ein Halbleiterunternehmen mit Schwerpunkt auf KI und Hochleistungsrechnen. Das 2016 gegründete Unternehmen mit Hauptsitz in Toronto, Kanada, entwickelt KI-Prozessoren zur Beschleunigung von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Workloads. Seine KI-Chips sind für Inferenz und Training konzipiert und unterstützen groß angelegte Computeranwendungen in verschiedenen Branchen.

Tenstorrent entwickelt kundenspezifische KI-Hardware, die auf Effizienz und Skalierbarkeit optimiert ist. Die Prozessoren des Unternehmens lassen sich in Software-Compiler integrieren, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern. Mit Niederlassungen in Nordamerika, Europa und Asien bietet Tenstorrent KI-Computerlösungen für Cloud-, Edge- und Unternehmensanwendungen.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Gegründet 2016, Hauptsitz in Toronto, Kanada
  • Entwickelt KI-Prozessoren für Training und Inferenz
  • Konzentriert sich auf High-Performance-Computing für KI-Workloads
  • Entwirft KI-Chips, die auf Effizienz und Skalierbarkeit optimiert sind
  • Weltweit tätig mit Standorten in Nordamerika, Europa und Asien

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung für Inferenz und Training
  • KI-Hardwareoptimierung für Modelle des maschinellen Lernens
  • KI-Computing-Lösungen für Cloud- und Unternehmensanwendungen
  • KI-Softwareintegration mit Compilern neuronaler Netzwerke
  • KI-Beschleunigung für Deep Learning und High-Performance-Computing

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: tenstorrent.com
  • E-Mail: support@tenstorrent.com
  • LinkedIn: linkedin.com/company/tenstorrent-inc.
  • Twitter: x.com/tenstorrent
  • Adresse: 2600 Great America Way, Suite 501, Santa Clara, CA 95054 US

15. Geätzt

Etched ist ein Halbleiterunternehmen, das KI-spezifische Hardware entwickelt, die für transformatorbasierte Modelle optimiert ist. Das Unternehmen konzentriert sich auf den Bau von Transformator-ASICs wie Sohu, die darauf ausgelegt sind, die KI-Inferenz zu beschleunigen und gleichzeitig die Rechenkosten im Vergleich zu herkömmlichen GPUs zu senken. Die KI-Chips von Etched sind darauf ausgelegt, groß angelegte Sprachmodelle effizient zu verarbeiten und so den Durchsatz für Anwendungen zu verbessern, die Echtzeitverarbeitung erfordern.

Die Hardware des Unternehmens ist für KI-Workloads wie Echtzeit-Sprachagenten, spekulative Dekodierung und Transformer-Modelle im großen Maßstab ausgelegt. Sohu verfügt über einen Speicher mit hoher Bandbreite und eine skalierbare Architektur, die eine effiziente Verarbeitung von KI-Modellen mit Billionen Parametern ermöglicht. Etched bietet einen Open-Source-Software-Stack, der die Integration mit KI-Frameworks für die Modellbereitstellung ermöglicht.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Entwickelt transformatorspezifische KI-Chips (Sohu)
  • Konzentriert sich auf die Beschleunigung von KI-Inferenzen für groß angelegte Modelle
  • Entwickelt Hardware für Echtzeit-Sprachagenten und generative KI-Anwendungen
  • Bietet einen Open-Source-KI-Software-Stack
  • Unterstützt skalierbare KI-Modelle mit bis zu 100 Billionen Parametern

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung (Transformator-ASICs)
  • Beschleunigung der KI-Inferenz für große Modelle
  • Speicherintegration mit hoher Bandbreite für KI-Workloads
  • Open-Source-KI-Software-Stack für die Modellbereitstellung
  • KI-Hardwarelösungen für die Echtzeitverarbeitung

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: www.etched.com
  • E-Mail: contact@etched.com

16. Apple

Apple entwickelt im Rahmen eines Projekts namens ACDC (Apple Chips in Data Center) KI-Chips für Rechenzentren. Während das Unternehmen schon seit langem kundenspezifische Siliziumchips für seine Verbraucherprodukte entwickelt, konzentrieren sich seine Bemühungen im Bereich KI-Chips Berichten zufolge eher auf KI-Inferenz als auf Training, um KI-gestützte Anwendungen innerhalb seines Ökosystems zu verbessern. Apple hat bei der Entwicklung und Produktion dieser Chips mit der Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) zusammengearbeitet.

Apples KI-Chip-Strategie steht im Einklang mit seinem breiteren Vorstoß in die künstliche Intelligenz. CEO Tim Cook erklärte, dass das Unternehmen „erheblich“ in die KI-Entwicklung investiert. Obwohl Apple noch keinen Zeitplan für seine Rechenzentrumschips bekannt gegeben hat, wird erwartet, dass das Unternehmen auf kommenden Branchenveranstaltungen KI-bezogene Fortschritte bekannt gibt. Der Ansatz des Unternehmens folgt einem Trend unter großen Technologieunternehmen wie Google und Microsoft, proprietäre KI-Hardware zu entwickeln, um die Abhängigkeit von Chipherstellern von Drittanbietern zu verringern.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Entwicklung von KI-Inferenzchips für Rechenzentren im Rahmen des Projekts ACDC
  • Partnerschaft mit TSMC für Chipdesign und -produktion
  • KI-Chips konzentrieren sich eher auf Inferenz als auf Trainingsmodelle
  • Erwartete KI-bezogene Ankündigungen bei kommenden Branchenveranstaltungen
  • Ausbau der KI-Fähigkeiten innerhalb des Ökosystems

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung zur Inferenzverarbeitung
  • Maßgeschneidertes Siliziumdesign für KI-Anwendungen
  • KI-Integration für Cloud- und Rechenzentrumsvorgänge
  • KI-gesteuerte Verbesserungen für Konsumgüter

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: www.apple.com
  • E-Mail: media.help@apple.com
  • Facebook: www.facebook.com/apple
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/apple
  • Adresse: Cupertino, CA 95014
  • Telefon: (408) 974-2042

17. Meta

Meta hat im Rahmen des Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)-Programms kundenspezifische KI-Chips entwickelt. Diese Chips sind darauf ausgelegt, KI-Workloads zu optimieren, insbesondere für Ranking- und Empfehlungsmodelle, die auf allen Plattformen des Unternehmens, darunter Facebook und Instagram, verwendet werden. Die neueste Version von MTIA wurde in den Rechenzentren von Meta eingesetzt und bietet mehr Rechenleistung und Speicherbandbreite zur Unterstützung fortgeschrittener KI-Anwendungen.

Als Teil seiner langfristigen Investition in die KI-Infrastruktur soll Metas kundenspezifischer Siliziumchip die Effizienz sowohl für Inferenz- als auch für Trainingsmodelle verbessern. Das Unternehmen integriert MTIA in sein breiteres Hardware-Ökosystem und arbeitet mit handelsüblichen GPUs und KI-Hardware der nächsten Generation zusammen. Diese Entwicklungen unterstützen Metas laufende Arbeit an generativer KI, Empfehlungssystemen und anderen groß angelegten KI-Anwendungen.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Entwickelt den Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) für KI-Workloads
  • Optimiert für Ranking- und Empfehlungsmodelle auf Metaplattformen
  • Erhöhte Rechenleistung und Speicherbandbreite in der neuesten MTIA-Version
  • Integriert in die KI-Infrastruktur von Meta zur Unterstützung groß angelegter KI-Anwendungen
  • Erweiterung der KI-Chip-Funktionen für generative KI und erweiterte Workloads

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung für Inferenz und Training
  • KI-Modelloptimierung für Ranking- und Empfehlungssysteme
  • Entwicklung einer KI-Infrastruktur für Meta-Anwendungen
  • Integration von kundenspezifischem Silizium in das Hardware-Ökosystem von Meta

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: about.meta.com
  • Facebook: www.facebook.com/Meta
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/meta
  • Twitter: x.com/Meta
  • Instagram: www.instagram.com/meta
  • Adresse: 1 Hacker Way, Menlo Park, CA 94025, US

18. Microsoft Azure

Microsoft Azure ist eine Cloud-Computing-Plattform, die KI-Infrastruktur bereitstellt, darunter KI-spezifische Chips und Dienste für Modelltraining und Inferenz. Azure unterstützt KI-Anwendungen im Unternehmensmaßstab durch seine benutzerdefinierten KI-Chips und Cloud-basierten KI-Lösungen wie Azure OpenAI Service und Azure AI Foundry. Diese Dienste sind darauf ausgelegt, die Leistung von KI-Modellen zu verbessern und gleichzeitig in das breitere Cloud-Ökosystem von Microsoft zu integrieren.

Microsoft hat in KI-Hardware investiert, darunter kundenspezifische Siliziumchips, um seine KI-Workloads zu unterstützen. Seine KI-Chips sind für die Inferenz und das Training von Modellen im großen Maßstab konzipiert und tragen dazu bei, die Leistung für Unternehmensanwendungen zu optimieren. Das KI-Ökosystem von Azure umfasst Dienste für generative KI, maschinelles Lernen und KI-gestützte Suche und bietet Unternehmen skalierbare KI-Lösungen.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Entwickelt KI-Chips für Cloud-basierte KI-Modellinferenz und -Training
  • Azure AI Foundry und Azure OpenAI Service für die Entwicklung von KI-Anwendungen
  • KI-Infrastruktur zur Unterstützung großer KI-Workloads
  • KI-Lösungen, die in das Cloud-Ökosystem von Microsoft integriert sind

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung für Cloud-basierte Workloads
  • Training von KI-Modellen und Inferenzoptimierung
  • Cloudbasierte KI-Dienste für Unternehmen und Entwickler
  • KI-gestützte Suche und Inhaltsverständnis
  • KI-Infrastruktur für Unternehmensanwendungen

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: azure.microsoft.com
  • LinkedIn: www.linkedin.com/showcase/microsoft-azure
  • Twitter: x.com/azure
  • Instagram: www.instagram.com/microsoftazure
  • Adresse: Redmond, Washington, USA

19. Graphcore

Graphcore ist ein Halbleiterunternehmen, das sich auf KI-Beschleuniger spezialisiert hat, die für die Verarbeitung von Arbeitslasten im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning konzipiert sind. Das Unternehmen entwickelt Intelligence Processing Units (IPUs), die für KI-Computing in verschiedenen Anwendungen optimiert sind, darunter Verarbeitung natürlicher Sprache, Computervision und wissenschaftliche Forschung. Graphcore wurde von der SoftBank Group Corp übernommen, firmiert aber weiterhin unter seinem ursprünglichen Namen.

Das Unternehmen bietet KI-Rechenlösungen über seine Cloud- und Rechenzentrums-IPUs an und sorgt so für hocheffiziente Verarbeitung für Unternehmen und Forschungseinrichtungen. Seine Bow IPU-Prozessoren und IPU-POD-Systeme ermöglichen das Training und die Inferenz von KI-Modellen im großen Maßstab mit verbesserter Energieeffizienz und Leistung.

Schlüssel-Höhepunkte

  • Entwickelt IPUs, die für KI-Workloads in Cloud- und Rechenzentrumsumgebungen optimiert sind
  • Übernahme durch SoftBank Group Corp unter Beibehaltung des unabhängigen Betriebs
  • Einführung von Bow IPU, dem ersten Prozessor mit Wafer-on-Wafer (WoW) 3D-Stapeltechnologie
  • Bietet KI-Beschleunigung für Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und wissenschaftliche Forschung

Dienstleistungen

  • KI-Chip-Entwicklung (Intelligence Processing Units)
  • KI-Recheninfrastruktur für Cloud und Rechenzentren
  • Beschleunigung von KI-Modellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision
  • KI-Software und Entwicklertools (Poplar® Software, Model Garden)
  • KI-Forschungskooperation für wissenschaftliches Rechnen und Unternehmens-KI

Kontakt- und Social-Media-Informationen

  • Website: www.graphcore.ai
  • E-Mail: info@graphcore.ai
  • Facebook: www.facebook.com/pages/Graphcore/890447934394683
  • LinkedIn: www.linkedin.com/company/graphcore
  • Twitter: twitter.com/graphcoreai
  • Adresse: 11-19 Wine Street, Bristol, BS1 2PH, Großbritannien
  • Telefon: 0117 214 1420

Schlussfolgerung

Die KI-Chip-Industrie entwickelt sich rasant. Unternehmen verschieben die Grenzen von Rechenleistung, Effizienz und Skalierbarkeit, um den wachsenden Anforderungen der künstlichen Intelligenz gerecht zu werden. Von etablierten Technologiegiganten bis hin zu aufstrebenden Start-ups trägt jeder Akteur zur Entwicklung spezialisierter KI-Hardware bei, die alles von Deep-Learning-Modellen bis hin zur Echtzeit-Datenverarbeitung unterstützt. Diese Chips sind das Rückgrat moderner KI-Anwendungen und ermöglichen Durchbrüche in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, autonome Systeme und wissenschaftliche Forschung.

Unter diesen Unternehmen sticht AI Superior durch seinen innovativen Ansatz für KI-gesteuerte Lösungen hervor und stellt sicher, dass Unternehmen und Forscher Zugang zu leistungsstarken, auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Computertools haben. Da KI-Modelle immer größer und komplexer werden, wird der Bedarf an effizienten und leistungsstarken KI-Chips nur noch weiter steigen. Unternehmen konkurrieren nicht nur in Bezug auf die reine Rechenleistung, sondern auch in Bezug auf Energieeffizienz, Kosteneffizienz und Anpassungsfähigkeit an verschiedene KI-Workloads.

Mit Blick auf die Zukunft wird der Markt für KI-Chips weiter wachsen, wobei neue Architekturen und Technologien die Zukunft der künstlichen Intelligenz prägen werden. Die Fortschritte dieser Unternehmen werden die nächste Generation von KI-Anwendungen beeinflussen und KI in verschiedenen Branchen zugänglicher und leistungsfähiger machen. Ob durch Cloud-basiertes KI-Computing, Edge-KI-Verarbeitung oder hochspezialisierte neuronale Beschleuniger – das Rennen um den besten KI-Chip ist noch lange nicht vorbei.

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