Jim Keller是谁？Tenstorrent是做什么的？

  Jim Keller 是计算领域突破性发展的关键人物，去年 9 月，他作为 Tenstorrent 的首席执行官开始了他最新的创业。

  Keller 的职业生涯跨越了四十多年，经历了一些业界最重要的项目，包括在 AMD 和 Apple 担任关键职务，这使他成为微处理器设计领域的关键人物。Jim Keller 是谁？他在 Tenstorrent 做什么？

  Jim Keller 出生于 20 世纪 50 年代，对技术的兴趣促使他在宾夕法尼亚州立大学攻读电气工程理学学士学位，并于 1980 年完成学业。

  1998 年，Keller 转入 AMD，标志着他职业生涯中一个重要的开始。在 AMD，他担任 Athlon K7 处理器和 K8 微架构的首席架构师，为AMD未来计算能力和效率的进步奠定了基础。随后，Keller在多家大型科技公司担任重要职务，包括 SiByte、Broadcom 和 PA Semi。

  作为 SiByte 和 Broadcom 的首席架构师，Keller 负责为 1 Gbps 网络接口和其他基于 MIPS 的处理器项目开发。他在 PA Semi 担任工程副总裁的经历尤其需要我们来关注。Keller 在 Apple 任职期间，在 Apple A4 和 A5 SoC 移动处理器的开发中发挥了至关重要的作用。这些芯片为苹果公司的几代移动电子设备提供了动力，标志着移动计算历史上的一个重要里程碑。

  2020 年，Keller 做出了重大职业转变，从 CPU 架构师转任CEO。在 Tenstorrent 的掌舵下，Keller 目前专注于创建新一代可授权 AI 计算 IP 和硬件，旨在满足人工智能工作负载一直增长的需求。

  Tenstorrent 的创新方法是以Tensix为核心的核心网格组成处理器。这些处理器的独特之处在于它们包含网络通信硬件，使它们能够直接利用互联网而不是通过传统的 DRAM 与其他处理器“对话”。这种处理器通信和设计的创新方法体现了 Keller 在 CPU 设计领域的前瞻性思维理念。

  最近，Tenstorrent 宣布与韩国 LG 建立重要合作伙伴关系。此次合作旨在为未来的汽车和电视产品构建 RISC-V、AI 和视频编解码器芯片。该交易预计将创建新的合作，将AI功能融入 LG 的高端电视平台，同时将视频编解码器技术纳入 Tenstorrent 的数据中心产品组合。此次合作证明了 Tenstorrent 在行业中一直增长的潜力，并反映了该公司在AI和处理器技术方面的创新方法。

  Jim Keller 的职业生涯证明了他对半导体行业的持久影响。从早期在 DEC 到目前在 Tenstorrent 任职，Keller 一直在不断突破微处理器设计的界限。他从传统的 CPU 设计过渡到 Tenstorrent 的 RISC-V 架构的人工智能处理前沿，标志着他杰出职业生涯的又一个篇章。

  在 Keller 的领导下，Tenstorrent 获得了 1 亿美元的融资，由现代汽车集团、三星 Catalyst 基金和几家大型私募股权公司等投资者领投。这项投资将加速 Tenstorrent 独特技术的开发，包括 AI 小芯片和 ML 软件路线图，进一步巩固其在 AI 处理行业的地位。关键字：RISC-V引用地址：Jim Keller是谁？Tenstorrent是做什么的？

  RISC-V指令集架构（ISA）的多功能性可以从使用该技术的5G应用的广度中看出。示例包括完整的5G基站片上系统（SoC），5G小蜂窝分布式单元（DU）SoC，针对5G无线电资源管理进行了优化的循环神经网络（RNN）IC，甚至包括RISC的手机也在开发中。 在最近的一项开发中，宣布了一种基于RISC-V参考设计的高度集成且可编程的5G调制解调器处理器。该SoC符合OpenRAN（或O-RAN）标准，适用于使用开放式软件定义内核，可互操作的无线接入网络（RAN）解决方案。与专有的基于Intel Xeon的解决方案所消耗的100W功率相比，该基于RISC-V的SoC仅消耗10W的功率，据称可将基站的总拥有成本降低多达50％。

  的机会有多少？从基站到手机 /

  日前，5G蜂窝创业公司EdgeQ宣布在其顾问委员会中增加了两位新成员——前高通首席执行官Paul Jacobs和前高通首席技术官Matt Grob。他们的任务是通过利用和扩展开放式硬件RISC-V设计，将5G蜂窝基站的总体拥有成本（TCO）降低一半。 传统上，无线访问网络（RAN）设备倾向于封闭式设计并具有高度专有性-就像消费类Wi-Fi和网络硬件一样，它们依赖于封闭式设计ASIC，以及供应商提供的驱动程序和固件。这样的封闭式堆栈通常没办法升级以适应新的协议和用例，例如，为服务5G设备而通常必须完全更换为4G网络设计的无线电单元或分布式单元。 相比之下，供应商可以实施自己的OpenRAN解决方案，该解决方案通常在硬件上实

  进入5G基站，EdgeQ利用O-RAN将成本降一半 /

  硅谷的 Wave Computing 周二表示，今年将推出两款使用 RISC-V 架构的新微处理器设计，因为它淘汰了曾经流行的 MIPS 架构。 此举为开放标准指令集架构 RISC-V 的增长势头增添了动力，RISC-V是英国 Arm 的专有架构的新兴竞争对手。RISC-V的日益普及很大程度上归功于其免费和开放标准的性质。它也因其帮助中国建立自己的半导体产业的潜力而受到关注，因为基于该架构开发技术的中国公司可以免受美国出口管制的影响。 Wave 的 MIPS 架构由斯坦福大学教授 John Hennessy开发，其目前为Alphabet的现任董事长，MIPS如今已超过35年历史。它已经落后于Arm 架构，以及x86 架构，

  近日，芯来科技宣布完成数千万元Pre-A轮融资，本轮融资由新微资本与蓝驰创投联合领投。 图片来自：天眼查 今年1月24日，芯来科技在其微信“官宣”，已完成了千万级人民币的天使轮融资。 芯来科技创立于2018年，推出了中国第一颗开源RISC-V处理器项目蜂鸟E203，是一家RISC-V处理器内核IP和解决方案公司。芯来科技是RISC-V基金会银级会员、中国RISC-V产业联盟副理事长单位和中国开放指令集生态（RISC-V）联盟会员单位。此外，芯来科技还是国内首家将自主国产处理器 IP推向国际市场的集成电路设计企业。 据芯来科技官方消息，近期，基于芯来所具备的RISC-V处理器内核IP以及工具链研发能力，芯来科技联合兆易创新在行

  处理器项目，芯来科技完成千万Pre-A轮融资 /

  8 月 17 日消息，赛昉科技今日发布了两款自主研发的 RISC-V 处理器内核新产品：昉・天枢-90（Dubhe-90）与昉・天枢-80（Dubhe-80）。 据介绍，Dubhe-90 主打“极致性能”，是 Dubhe Max Performance 系列旗舰产品；Dubhe-80 主打“高能效比”，是 Dubhe Efficiency Performance 系列首款产品。两款产品也就是大家常说的 CPU 大小核。 与此同时，基于 Dubhe-90、Dubhe-80 以及赛昉科技片上一致性互联 IP—— 昉・星链-500（StarLink-500），赛昉科技发布了首个国产高性能 RISC-V 多核子系统 IP 平台，号称是全球

  大小核处理器子系统，性能比肩 ARM A76 / A75 /

  12 月 25 日消息，高通、博世、英飞凌、恩智浦、北欧半导体（Nordic）共同投资组建了一家专注于 RISC-V 生态的初创企业 ——Quintauris，并于 2023 年 12 月 22 日正式获批。 新闻稿显示，该公司总部在德国慕尼黑，CEO 为亚历山大・科赫尔（Alexander Kocher，此前曾担任汽车嵌入式方案供应商 Elektrobit 的 CEO 兼总裁，还曾在大陆集团、西门子和英飞凌等公司任职），旨在“通过支持下一代硬件开发来推动 RISC-V 在全世界内的应用”。 官方介绍，该企业成立的目的是加速基于 RISC-V（IT之家注：一种基于精简指令集 RISC 原则的开源指令集架构，通常用于芯片设计

  本文编译自嵌入式计算 Xilinx 和 Intel 都将数据中心放在首位，这将推动可编程逻辑研发转向高性能领域。在某些情况下，这些趋势也会影响嵌入式电子领域应用的发展。但是对于无数应用而言，功耗和散热与性能一样重要，甚至更重要。对于功耗和散热关注的应用主要出现在边缘，涵盖从传感器集线器到显示控制器再到图像处理和 AI 推理平台的所有内容。 开发这些解决方案的应用工程师、OEM 和集成商需要提高性能并增加工作负载的多功能性，但它们也需要保持在成本、功率和热限制范围内。 出于这个原因，Microchip 继续在其 PolarFire FPGA SoC 系列中进行创新——最近的 MPFS025 SoC 具有 25K 逻辑元

  FPGA SoC提供高性能功率比 /

  日前，Maxim Intergrated发布了其最新产品，一款低功耗的神经网络加速器芯片，适用于边缘人工智能。就人工智能加速器，低功耗，嵌入式以及该产品结合的RISC-V和Arm双内核等有关问题，All About Circuit采访了Maxim微处理器、安全和软件业务执行总监Kris Ardis。 AI和物联网似乎是天作之合，然而要将这两种技术完美结合，还需要克服许多障碍。一般来说，物联网是一种低功耗、电池供电的技术。另一方面，人工智能，特别是卷积神经网络（对于机器视觉来说是必不可少的），算力非常昂贵。 边缘计算提供实时数据处理 为客服这些挑战，通常的做法是将计算转移到云上。然而，这会带来大量的延迟和安全问题

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