AMD已收购AI推理芯片初创公司Taalas，该公司由前Tenstorrent首席执行官Ljubisa Bajic联合创立。Bajic曾为AMD高管，他与Taalas团队将加入AMD旗下Vamsi Boppana领导的AI部门。交易具体条款未予披露。
“我们创立Taalas的初衷，是彻底重构AI推理流程——从模型出发反向设计硬件。”Bajic在声明中表示，“我们这支位于加拿大的团队，将深厚的技术积累与挑战传统方法的勇气相结合。加入AMD后，我们将获得规模优势、工程资源及全球市场覆盖能力，从而加速创新进程。”
成立于2023年的Taalas总部位于加拿大安大略省多伦多市，于今年2月正式结束保密期，对外展示了其首款演示芯片：该芯片在运行Llama3.1-8B模型时，单用户可实现每秒超16,000个token的推理速度，远超当前主流芯片性能。但需注意的是，该芯片仅支持Llama3.1-8B单一模型。
Taalas借鉴了2000年代初结构化ASIC的设计理念——将模型的数据流路径在计算单元之间硬连线，并将权重固化写入芯片。这种设计使推理速度极快，但几乎完全牺牲了可编程性，因此仅能运行一种模型。
更换模型意味着必须重新设计芯片；实践中通常需制作两层掩模（mask），分别对应模型权重与数据流路径。据Bajic此前向《电子工程时报》透露，由于整套方案基于SRAM架构，更大参数量的模型需堆叠更多芯片：例如DeepSeek-671B模型约需30次独立流片。Taalas的核心竞争力在于其自研工具链——可快速生成针对特定模型的掩模设计，目标是在两个月内完成工作负载专用芯片的流片。
AMD表示，计划将Taalas技术整合进以Instinct GPU为核心的系统级解决方案中。
去年底，行业龙头Nvidia近乎全资收购了AI芯片初创公司Groq。Groq与Taalas类似，均能在单芯片上实现高于Nvidia GPU的token生成速率，但运行大型模型仍需数十颗芯片协同。Nvidia计划将Groq芯片与GPU共置于同一系统中，仅由Groq负责推理流程中最关键的解码阶段。这种解耦式推理架构使Groq芯片无需承载完整模型及KV缓存，从而突破GPU在token生成速度上的瓶颈。
近期，AMD亦宣布正与Cerebras合作开发类似解耦方案：由AMD GPU承担预填充（prefill）阶段计算任务，Cerebras晶圆级引擎则加速解码阶段。理论上，Taalas基于SRAM的芯片可替代Cerebras，在解码环节与AMD GPU协同工作；而整套系统将由AMD统一控制与供货，模式更接近Nvidia-Groq组合。
除上述路径外，AMD还可考虑将Taalas芯片用于小型模型的端到端推理场景，例如正在兴起的物理AI应用领域——目前AMD已在该领域提供基于FPGA的加速器与SoC产品。边缘计算应用因功耗限制常采用较小模型，对成本更敏感，且模型更新频率较低，恰好契合Taalas类结构化ASIC的设计思路。竞争对手英特尔则于2018年通过收购eASIC，将其结构化ASIC技术应用于网络基础设施与国防领域。
单颗Taalas芯片的参数量上限约为80亿，具体取决于模型量化程度。
本次收购尚待满足交割条件并获得相关监管机构批准。
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