סושיאן מיקרו מציגה את TUCA ו-TH1100: אסטרטגיית „רינדור קודם, AI אחר כך”

סושיאן מיקרו (Suxian Micro) מנסה להרחיב את פעילותה משבבי גרפיקה ותצוגה ל-IoT ולרכב אל חומרה עבור AI פיזי — כלומר, מערכות כמו רובוטים, כלי רכב חכמים וציוד תעשייתי שפועלים בעולם האמיתי. בהשקת המטה שלה בטיינג'ין הציגה החברה שני רכיבים מרכזיים בתוכנית: TUCA, ארכיטקטורת מחשוב הטרוגנית מאוחדת, ו-Tianheng TH1100, שבב GPGPU מסוג SoC שהחברה מגדירה כשבב ההסקה הראשון שלה ל-AI בקצה. חשיבות ההודעה היא בשלב זה בעיקר בהצגת מפת דרכים ואסטרטגיית פלטפורמה; נתוני בנצ'מרק עצמאיים עדיין מוגבלים. 4

משבבי תצוגה בקצה למחשוב AI

קו המוצרים הקודם של החברה מסביר את נקודת המוצא שלה. סושיאן מיקרו מסרה כי שבבי GC9002 ו-GC9005 השלימו אימות פונקציונלי ב-2023, עבור תרחישי תצוגה ב-IoT בעלי צריכת חשמל נמוכה וביצועים גבוהים יותר, בהתאמה. לפי חומרי החברה, ה-GC9005 משלב שתי ליבות RISC-V של 32 סיביות, ליבה גרפית, NPU ותמיכה בפלט תצוגה עד 3840×2160. 7

בהודעת שותף מתואר ה-GC9005 כ-MPU ממוקד גרפיקה, עם זיכרון משולב, האצת גרפיקה דו-ממדית וחצי, יכולות מולטימדיה ומאיץ למידה עמוקה למשימות קצה כגון זיהוי דיבור מקומי וזיהוי פנים. 16

מכאן נובעת התזה הנוכחית: במקום להתייחס להאצת AI כעסק נפרד לחלוטין, החברה מבקשת להתפתח מתוך ניסיון בגרפיקה, אינטראקציה חזותית ואינטגרציה של מערכות קצה.

מה פירוש „רינדור קודם, AI אחר כך”

סושיאן מיקרו מתארת את האסטרטגיה שלה כ-„רינדור קודם, AI אחר כך”. לטענתה, מוצרי AI פיזי — לרבות רובוטים, כלי רכב חכמים והתקני קצה תעשייתיים — נדרשים גם למחשוב חזותי בזמן אמת ולמערכות הטרוגניות מגיבות, לצד הרצת מודלים להסקה. לפי מסגור החברה, הגרפיקה יוצרת את היסודות של מחשוב מקבילי ניתן לתכנות ושל כלי פיתוח, שעליהם ניתן להוסיף עומסי עבודה של AI. היא משווה מסלול זה להתפתחות של אנבידיה, מגרפיקה למחשוב כללי ב-GPU ול-AI. 4

אין זו טענה שרינדור לבדו פותר את אתגר ה-AI הפיזי. זהו בעיקר מיצוב מוצרי: לקוחות שמטמיעים מערכות פיזיות זקוקים למערך שימושי שכולל תפיסה, הדמיה, בקרה, פריסת מודלים ואינטגרציית התקן — ולא רק למדד שיא של פעולות חישוב בשנייה.

שלושה נדבכים טכנולוגיים שהחברה מקדמת

החברה מציגה שלוש טכנולוגיות מקושרות כחלק מהמהלך ל-AI פיזי. יש להתייחס ליתרונות המיוחסים להן כטענות יצרן, עד לפרסום תיעוד מפורט ובדיקות חוזרות.

IP מלא ל-GPU

סושיאן מיקרו מתארת מערך שפותח אנכית, הכולל IP ל-GPU, תוכנת מערכת וכלים. באתר החברה כבר זמינים מידע לבחירת מוצרים, ערכות SDK, חבילות תמיכה לשבבים, דפי נתונים וכלי פיתוח למוצרי סדרת GC9000 — עדות לכך שתמיכת תוכנה הייתה חלק מהגישה גם בדורות הקודמים. 3

בפלטפורמת ה-AI החדשה, היעד המוצהר הוא לתאם בין חומרה, מהדרים, תוכנת זמן ריצה, מנהלי התקנים, תמיכת מערכת הפעלה, אלגוריתמים ופתרונות לתרחישי שימוש. היתרון האפשרי הוא צמצום עבודת האינטגרציה וההסבה עבור לקוחות שמפתחים מערכות המשלבות גרפיקה, ראייה ממוחשבת והסקה. 4

שילוב מחשוב ואחסון בתוך השבב

החברה מקדמת גם „שילוב מחשוב ואחסון בתוך השבב”, שנועד לצמצם את תנועת הנתונים בין יחידות החישוב לזיכרון החיצוני. תעבורת זיכרון היא מגבלה מעשית בהסקה בקצה, משום שהיא משפיעה על זמן ההשהיה, צריכת האנרגיה ותכנון המערכת. סושיאן מיקרו טוענת שהגישה שלה מגדילה את הקרבה בין האחסון לחישוב. 4

AI ROM

AI ROM מוצג כמנגנון להצבת פרמטרים או משקולות נבחרים של מודל באחסון בלתי נדיף בתוך השבב. לפי החברה, הדבר עשוי להפחית עלויות אחסון וצריכת חשמל, ולשפר את קצב הפקת הטוקנים. 4

הפשרה התכנונית ברורה: שמירת משקולות באחסון קבוע על השבב עשויה להועיל לפריסה מוגדרת וממוקדת, אך היא עלולה להיות גמישה פחות מאשר מודל שמוחזק כולו בזיכרון חיצוני הניתן להחלפה. החברה לא פרסמה די מידע טכני כדי להעריך באופן עצמאי את הקיבולת, מנגנוני העדכון, פורמטי המודלים הנתמכים או התועלת הביצועית בפועל.

TUCA: שכבת התוכנה שמאחורי החומרה

TUCA, קיצור של Thorsianway Unified Computing Architecture, היא שכבה משותפת שמציעה סושיאן מיקרו לחומרת GPGPU, מאיצי AI ומחשוב הטרוגני. החברה אומרת כי היא מכסה את השרשרת מפיתוח יישומים והידור אופרטורים, דרך תזמון בזמן ריצה ועד לביצוע בחומרה. 4

המטרה המעשית היא להעניק למפתחים נתיב אחיד יותר לפריסת מודלים ועומסי מחשוב, במקום לחייב אותם להרכיב ערכות כלים נמוכות-רמה נפרדות עבור כל מאיץ. הדבר רלוונטי במיוחד בסביבות תעשייתיות, שבהן ללקוחות עשויה להיות מומחיות בתחום הפעילות שלהם אך פחות ניסיון פנימי במהדרים, תוכנות זמן ריצה, אופטימיזציית מודלים או שילוב מערכות הטרוגניות.

החברה מתארת גם את TUCA Playground כסביבת העבודה למפתחים. תפקידה המיועד הוא לתמוך בהעלאת יישומים ומודלים, הידור ופריסה, תצפית על הביצוע וניהול משאבים. 4

TH1100: מה נחשף — ומה עדיין לא

ה-Tianheng TH1100 הוא השבב הראשון בקו החדש, ומוצב עבור הסקת AI בקצה ביישומי אינטליגנציה גופנית. נתון הכותרת שנחשף בסיקור ההשקה הוא 100 TOPS של יכולת מחשוב AI. סושיאן מיקרו קושרת את השבב גם לתמיכת FP16, לגישת שילוב המחשוב והאחסון שלה, ולהרצת מודל שפה דליל מסוג Mixture-of-Experts, בתצורה של 35B-A3B. 4

הסימון 35B-A3B מתייחס בדרך כלל לכ-35 מיליארד פרמטרים בסך הכול, שכ-3 מיליארד מהם מופעלים לכל טוקן. כך ניתן לצמצם את החישוב הפעיל בהשוואה למודל צפוף עם אותו מספר כולל של פרמטרים. מאפיין זה לבדו אינו מוכיח תפוקה, זמן השהיה, דרישת זיכרון או צריכת חשמל מסוימים של התקן כלשהו. 4

המידע החסר חשוב לא פחות מנתון הכותרת: בדיווח הפומבי על ההשקה אין טבלת מפרט מלאה ומהימנה לליבות, תפוקת FP16, קיבולת ורוחב פס זיכרון, מעטפת הספק, שיטת קוונטיזציה, אורך הקשר, גודל אצווה או טוקנים נמדדים בשנייה. עד שהחברה תפרסם דף נתונים מפורט ותצורות בנצ'מרק שניתן לשחזר, אין לראות ב-100 TOPS מדד להשוואה ישירה בין מאיצים בעומסי עבודה אמיתיים. 4

מפת הדרכים: TH1800 ו-TH24K0

סושיאן מיקרו הציגה את TH1800 לסוף 2027 ואת TH24K0 ל-2028; שניהם מיועדים לשכבות מחשוב גדולות יותר עבור AI פיזי ומודלי שפה. החברה מציגה אותם כצעדים בדרך לתחרות ברמות הגבוהות של שוק ה-GPU ולמערכות AI פיזי בהיקף רחב יותר. 4

אלו מעידים על שאפתנות, לא על ביצועים שכבר נמסרו. מי שבוחן את מפת הדרכים צריך להפריד בין יעדי תחרות עתידיים ובין חומרה זמינה שנמדדה באופן בלתי תלוי.

מדוע טיינג'ין, ולמה הגישה המלאה חשובה

השקת המטה בטיינג'ין מוצגת כיותר משינוי כתובת. התזה של סושיאן מיקרו היא שמסחור תלוי בקרבה ליצרנים, לשוק הרכב, לרובוטיקה, למחקר ולשותפי פריסה באזור בייג'ינג–טיינג'ין–חביי. 4

לכן ההצעה המסחרית שלה רחבה ממכירת מעבד: החברה מדגישה חומרת שבבים, אלגוריתמים, כלים, תכנוני ייחוס ומסירה מותאמת לתרחיש עבור לקוחות שרוצים יכולות AI אך חסרים מומחיות עמוקה במערכות AI. היא גם מציגה טכנולוגיה ואספקה בשליטה מקומית כמענה לחוסר ודאות בזמינותם של שבבים מיובאים ובשרשרת האספקה. 4

השורה התחתונה

הבידול המרכזי של סושיאן מיקרו אינו עדיין יתרון ביצועים מוכח ומתועד במלואו. הוא נמצא בניסיון לשלב ניסיון בגרפיקה בקצה, תוכנה למחשוב הטרוגני, תכנון מודע לזיכרון ושירותי פריסה לפלטפורמה אחת של AI פיזי.

הנתון המוצהר של 100 TOPS ל-TH1100 והשקת TUCA הופכים את האסטרטגיה הזו למוחשית, ומפת הדרכים של Tianheng מסמנת לאן החברה מבקשת להגיע. עם זאת, השאלות המכריעות — מהירות הסקה בפועל, תצורת זיכרון, יעילות אנרגטית, תאימות למודלים, בשלות כלי הפיתוח וזמינות לייצור — ידרשו תיעוד מוצר ובדיקות עצמאיות. 4