Alphawave Semi ha annunciato che l’azienda sudcoreana di chip AI Rebellions ha scelto i suoi chiplet di connettività I/O multiprotocollo per il prodotto di nuova generazione REBEL. Questa collaborazione consentirà a Rebellions di offrire una larghezza di banda particolarmente elevata per il suo SoC compute accelerator chiplet-based.
L’acceleratore AI componibile di Rebellions è stato progettato per carichi di lavoro AI generativi nei data center AI e hyperscale.
Il chiplet Advanced I/O di Alphawave Semi integra i suoi sottosistemi PCIe 6.0, CXL 3.1 ed Ethernet con connettività die-to-die UCIe 2.0, offrendo una soluzione versatile multi-rate e multi-protocollo per la connettività Network Processing Unit (NPU). Queste caratteristiche permettono a Rebellions una tempistica di sviluppo accelerata e a basso rischio, che consente rapide implementazioni per data center hyperscale.
Rebellions ha annunciato che REBEL verrà distribuito come building block modulari, scalabili da singole schede a rack completi.
“Alphawave Semi offre gli IP di connettività più performanti del settore, ma ciò che ha davvero influenzato la nostra decisione è stata la loro leadership nei design personalizzabili chiplet-based”, ha affermato Jinwook Oh, CTO di Rebellions. “Hanno dimostrato competenza sia nella connettività ad alta velocità che nelle architetture chiplet interoperabili, offrendo al settore non solo IP collaudati ma anche prodotti chiplet standard. Questa base ci consente di fornire una famiglia scalabile, ottimizzata per i carichi di lavoro AI, basata su chiplet . Come prima startup a integrare un’architettura chiplet e die I/O, continueremo a essere leader nell’innovazione basata su chiplet”.
“La roadmap di Rebellions mostra il loro impegno nel guidare l’innovazione e spingere i limiti delle prestazioni nel settore”, ha affermato Mohit Gupta, SVP e GM, Custom Silicon e IP di Alphawave Semi. “Adottando un approccio chiplet, non solo stanno accelerando le tempistiche di sviluppo, ma garantiscono anche flessibilità per soddisfare le diverse esigenze dei carichi di lavoro AI”.