Kembali ke Berita
produkAI Understanding taklimat

Positron AI Meningkatkan $875M Siri C untuk Menskalakan Sistem Inferens Pertama Memori

Positron AI mengumumkan pembiayaan Siri C $875 juta pada penilaian pasca wang $5 bilion untuk menskalakan sistem inferens yang mengutamakan ingatan.

4 min readRead the linked source
Source-page capture accompanying Positron AI Raises $875M Series C to Scale Memory-First Inference Systems
Rujukan sumberSumber direkodkan
Penerbit
hpcwire.com
Pautan sumber
hpcwire.comhttps://www.hpcwire.com/off-the-wire/positron-ai-raises-875m-series-c-to-scale-memory-first-inference-systems/
Jenis sumber
Sumber terpaut β€” status sumber primer belum ditetapkan.
KonteksFahami perkara ini dalam masa 60 saat

Mulakan di sini

Istilah utama

Memori (Memori Agen)
Konteks tersimpan yang digunakan ejen AI merentas langkah atau sesi untuk meningkatkan kesinambungan.
Inferens
Fasa masa jalan di mana model terlatih menjana ramalan atau output.
Kira
Sumber pemprosesan yang diperlukan untuk melatih dan menjalankan model, selalunya diukur dalam jam FLOPS atau GPU.
Uji diri andaApakah AI? Kuiz

Apa yang berlaku

Positron AI, sebuah syarikat yang membina sistem inferens yang mengutamakan ingatan, telah mengumpulkan $875 juta dalam pusingan pembiayaan Siri C pada penilaian pasca wang $5 bilion. Pembiayaan itu akan digunakan untuk menskalakan sistem inferens pertama ingatan syarikat, termasuk tanjakan pengeluaran sistem inferens generasi seterusnya, Titan, dan pita keluar silikon generasi seterusnya, Asimov. Asimov akan menggandingkan seni bina pengiraan Positron dengan memori 288 GB hingga 2,304 GB setiap cip, dan Titan akan menggabungkan empat hingga lapan cip Asimov ke dalam satu sistem, yang direka untuk menyediakan model melebihi 16 trilion parameter dan tingkap konteks melebihi 10 juta token dalam satu nod.

Positron AI telah mengumpulkan $875 juta dalam pusingan pembiayaan Siri C pada penilaian pasca wang $5 bilion.

Pembiayaan itu akan digunakan untuk menskalakan sistem inferens pertama ingatan syarikat, termasuk tanjakan pengeluaran sistem inferens generasi seterusnya, Titan, dan pita keluar silikon generasi seterusnya, Asimov.

Asimov akan menggandingkan seni bina pengiraan Positron dengan memori 288 GB hingga 2,304 GB setiap cip, dan Titan akan menggabungkan empat hingga lapan cip Asimov ke dalam satu sistem, yang direka untuk menyediakan model melebihi 16 trilion parameter dan tingkap konteks melebihi 10 juta token dalam satu nod.

Seni bina cekap tenaga syarikat membolehkan sistemnya digunakan dalam pusat data sejukan udara atau cecair pada ketumpatan rak yang berbeza-beza, tanpa bergantung pada rantaian bekalan HBM atau CoWoS yang terhad.

Sistem Positron AI sudah digunakan pada skala hiperskala hari ini, dan syarikat itu bekerjasama dengan rakan kongsi utama seperti Parasail, Jump Trading dan i3d.net untuk memperkasa perkhidmatan inferens mereka.

Butiran sumber: hpcwire.com β†—

Mengapa ia penting

Pembiayaan itu akan membolehkan Positron AI menskalakan sistem inferens yang mengutamakan ingatan, yang direka untuk menjadikan inferens AI secara mendadak lebih murah dan lebih cekap tenaga. Ini amat penting kerana pusat graviti dalam AI sedang beralih daripada model latihan kepada menjalankannya, dan memenuhi permintaan itu pada skala semakin dikekang oleh kapasiti memori, lebar jalur memori dan kuasa.

Pembiayaan itu akan membolehkan Positron AI menskalakan sistem inferens yang mengutamakan ingatan, yang direka untuk menjadikan inferens AI secara mendadak lebih murah dan lebih cekap tenaga.

Ini amat penting kerana pusat graviti dalam AI sedang beralih daripada model latihan kepada menjalankannya, dan memenuhi permintaan itu pada skala semakin dikekang oleh kapasiti memori, lebar jalur memori dan kuasa.

Teknologi Positron AI berpotensi memberi kesan kepada pelbagai industri, termasuk tetapi tidak terhad kepada, industri AI, industri pusat data dan industri pengkomputeran awan.

Keupayaan syarikat untuk meningkatkan pengeluarannya dan memenuhi permintaan untuk sistemnya akan menjadi penting dalam menentukan kejayaan sistem inferens yang mengutamakan ingatan.

Potensi aplikasi teknologi Positron AI dalam pelbagai industri akan menjadi faktor penting dalam menentukan kesannya terhadap industri AI.

Interactive Mechanism

Mekanisme Interaktif: Bagaimana Ia Berfungsi Sebenarnya

Terokai teknologi asas di sebalik pembangunan ini secara interaktif.

Document Size:128K tokens
Needle Placement Depth (Location in document):50% into text
Attention Context Buffer Map:
Target Fact (50%)
Equivalent Pages~320Standard book pages
Retrieval Accuracy99.9%Needle recall score
RAM / KV Cache5.1 GBMemory overhead
Prompt CachingActive~80% discount on reuse
Core takeaway: Million-token context windows allow querying whole codebases or legal archives in one prompt. However, KV cache memory scales with context length, making prompt caching crucial for real-time production.
Semakan Konsep Interaktif+10 Points
What is AI? Quiz

A route planner searches possible journeys using explicit rules. What does this illustrate about AI?

Apa yang perlu ditonton seterusnya

Kesan sistem inferens pertama ingatan Positron AI terhadap industri AI, keupayaan syarikat untuk meningkatkan pengeluarannya dan memenuhi permintaan untuk sistemnya, dan potensi aplikasi teknologinya dalam pelbagai industri.

Kesan sistem inferens pertama ingatan Positron AI terhadap industri AI.

Keupayaan syarikat untuk meningkatkan pengeluarannya dan memenuhi permintaan untuk sistemnya.

Potensi aplikasi teknologi Positron AI dalam pelbagai industri.

Keupayaan syarikat untuk menggunakan sistemnya di pusat data sejukan udara atau cecair pada ketumpatan rak yang berbeza-beza.

Keupayaan syarikat untuk bekerjasama dengan rakan kongsi utama seperti Parasail, Jump Trading dan i3d.net untuk memperkasakan perkhidmatan inferens mereka.

Panduan & kuiz berkaitan

Apakah AI?ChatGPT & LLMEtika AIEjen AIModel AI DiterangkanTransformerMasa Depan AILatihan AIPrompt EngineeringUji apa yang anda tahu β€” cuba kuiz AI percumaCari istilah AI dalam glosari kamiIkuti penjejak keluaran model AI
Adakah ini berguna?