AMD приобретает Enosemi для ускорения инноваций в области оптических технологий для ИИ

Компания AMD объявила о приобретении Enosemi — ключевого шага в развитии своей стратегии в области искусственного интеллекта. Enosemi ранее сотрудничала с AMD в качестве внешнего партнёра по разработке фотонных технологий, и теперь её команда войдёт в состав AMD для ускорения разработки решений в области фотоники и оптических технологий для систем ИИ нового поколения.

Команда Enosemi, базирующаяся в Кремниевой долине, состоит из экспертов и специалистов с учёными степенями, обладающих уникальным опытом массового производства фотонных интегральных схем. Их опыт и техническая экспертиза помогут AMD в развитии высокопроизводительных соединений для ИИ-систем.

AMD активно расширяет свои возможности в области ИИ, интегрируя передовые технологии, такие как AI Engines от Xilinx, решения для передачи данных от Pensando, а также усиливая команду разработчиков программного обеспечения за счёт приобретений Silo AI и Mipsology. Последнее приобретение ZT Systems позволило AMD масштабировать проектирование систем на уровне стоек.

С ростом сложности ИИ-моделей возрастает потребность в более быстрой и эффективной передаче данных. Оптические соединения, особенно встроенные в чипы (co-packaged optics), предлагают более высокую плотность пропускной способности и энергоэффективность по сравнению с традиционными решениями.

AMD позиционирует себя как компанию, способную предложить инновации на всех уровнях — от чипов до программного обеспечения. Объединение передовых CPU, GPU и адаптивных SoC с экспертизой в области сетей и системной интеграции делает AMD ключевым игроком в развитии ИИ-технологий.

«Мы рады приветствовать команду Enosemi в составе AMD и с нетерпением ждём совместной работы над будущим высокоскоростных соединений», — отмечается в заявлении компании.

ИИ: Это приобретение демонстрирует, насколько серьёзно AMD настроена конкурировать в области ИИ-решений. Интеграция фотонных технологий может стать ключевым преимуществом в гонке за производительность и энергоэффективность будущих систем.