Tensordyne 将 AI 矩阵数学转换为对数以提升推理性能

Tensordyne 公司近日发布了其创新的 Napier AI 推理引擎，该引擎通过将对数运算引入矩阵乘法，显著提升了推理性能并降低了功耗。Napier 芯片以苏格兰数学家约翰·纳皮尔命名，他发明了对数。该芯片的核心思想是将数据转换为对数形式，从而用加法替代乘法，因为加法在硬件上更容易实现。与传统的 GPU 相比，这种对数方法提供了超过一个数量级的性能提升，同时降低了成本和能耗。

Napier 芯片包含 48 个对数核心，每个核心内置 128×128 的脉动阵列，并支持 NVFP4、FP8 和 FP16 等数据格式。此外，芯片还集成了向量处理单元和 RISC-V 核心，用于处理 softmax 等操作以及 MoE 路由等任务。整个芯片采用 TSMC 的 3 纳米工艺制造，拥有 1380 亿个晶体管，功耗仅为 300 瓦，是 NVIDIA Blackwell B300 的 1/4 左右。低功耗使得该系统可以风冷，非常适合城市数据中心等环境。

在系统架构方面，Tensordyne 将 9 个 Napier 芯片与一个 40 核 Xeon 处理器组成一个计算托盘，每个机架可容纳 288 个芯片。机架内还集成了 320 个 Xeon 核心和 4608 个 RISC-V 核心，用于处理不同层次的推理任务。每个机架配备 64 个 200 Gb/s 的以太网链接，用于跨机架通信。

Tensordyne 由 RK Anand 和 Gilles Backhus 共同创立，两人此前曾创办专注于自动驾驶 AI 的公司 Recogni。公司已从三个融资轮次中筹集了 1.76 亿美元，团队超过 120 人。Napier 芯片由 Broadcom 负责代工，确保 HBM 内存和晶圆的供应。Tensordyne 计划在 2026 年底提供云访问，2027 年第一季度向客户交付测试系统。如果 Napier 芯片能够大规模生产并支持主流推理框架，它可能成为 AI 硬件领域的“DeepSeek 时刻”，改变当前市场格局。