Tensordyne, la emergente empresa especializada en infraestructuras para inteligencia artificial, ha finalizado el diseño de su primer acelerador comercial, llamado Napier, cuya fabricación ya está en marcha mediante el avanzado proceso de 3 nm de TSMC. Este desarrollo, en colaboración con Juniper Networks y Broadcom, promete superar a las GPU convencionales en rendimiento y eficiencia energética mediante un enfoque poco convencional basado en la matemática logarítmica.
Tradicionalmente, en computación se considera que la suma es una operación barata y la multiplicación costosa. Tensordyne invierte esta dinámica al convertir multiplicaciones en sumas usando logaritmos, simplificando las complejas multiplicaciones matriciales que demandan muchos recursos en la IA. El desafío reside en transformar valores a logaritmos y viceversa de forma eficiente. Para ello, en lugar de emplear grandes tablas de consulta (LUT), la compañía aplica la aproximación de Mitchell y un mecanismo de corrección por secciones en hardware que garantiza precisión similar a la de los cálculos en FP16, aunque también soporta formatos FP8 y de punto flotante por bloques de 4 bits.
Así, Napier realiza operaciones de multiplicar-acumular (MAC) sin multiplicaciones clásicas, logrando una eficiencia energética superior a la de las GPU actuales. Según Tensordyne, sus sistemas en rack pueden generar hasta 17 veces más tokens por vatio y alcanzar un rendimiento 13 veces mayor que las unidades Blackwell de Nvidia.
Napier cuenta con especificaciones comparables a las GPU de gama alta de hace unos años: un TDP nominal de 300 vatios, 144 GB de memoria HBM3e en cuatro pilas, 4,7 TB/s de ancho de banda y hasta 2,1 petaFLOPS en rendimiento FP8. Esto representa un ahorro cercano al 60% en consumo respecto a los aceleradores Nvidia H200 lanzados en 2023. No obstante, habrá que esperar a pruebas reales cuando Napier llegue al mercado para validar estas promesas.
Además, Tensordyne apuesta por la escalabilidad, con una interconexión de aproximadamente un terabyte por segundo que permite desplegar hasta 72 aceleradores en un único pod a escala de rack. El sistema TDN72 incluye ocho blades de computación refrigerados por aire, cada uno con un procesador Intel Xeon-D de 10 núcleos y nueve aceleradores Napier, conectados mediante una red propia desarrollada por Juniper similar a la utilizada en los sistemas NvL72 de Nvidia, pero en un formato más compacto que no necesita refrigeración líquida, facilitando su instalación en centros de datos existentes.
Un rack de 52U puede albergar hasta cuatro sistemas TDN72 con un consumo conjunto de 120 kW y una capacidad de cálculo en FP8 de 608 petaFLOPS, superando en densidad a la oferta de Nvidia, aunque las diferencias en soporte de formatos y el rendimiento real en aplicaciones concretas requieren análisis más detallados.
En el terreno del software, Tensordyne ha simplificado la plataforma para facilitar la adopción sin necesidad de modificar los modelos existentes, a diferencia de su prototipo inicial que requería entrenamiento con conciencia de cuantificación. El compilador de hardware soporta la conversión directa de modelos y el entorno de ejecución puede integrarse con servidores de inferencia populares como vLLM, mientras que el soporte para PyTorch está en desarrollo.
A pesar de que Napier aún no está disponible, la compañía anticipa que el chip podrá generar más de 1.000 tokens por segundo sin utilizar técnicas avanzadas de predicción o decodificación especulativa. Este enfoque ha interesado a proveedores de servicios en la nube emergentes como Cirrascale y BlueSky Compute, quienes planean incorporar la tecnología de Tensordyne.
El reto para la empresa será consolidar su posicionamiento frente a competidores consolidados como Nvidia y AMD, especialmente en términos de compatibilidad software, antes de su lanzamiento previsto para la primera mitad de 2027.
