传力传感器SBST-1T

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在这样的架构中，人们难以控制缓存数据的位置，也就几乎难以控制数据如何在系统中移动。

为此，Sambanova 以软件的视角重新定义硬件。「像 GPT-3 这样的大模型，需要串联上千块 GPU 进行训练、运行。」CEO Rodrigo Liang 说过，这带来了企业使用大模型的门槛。这家公司的愿景是消除这种门槛——通过提供包括硬件设计、软件构建、模型预训练和部署在内的服务，减少企业使用 AI 模型的复杂度和人力投入。

公司的三位联合创始人皆拥有出色的学术背景：其中两位为斯坦福大学教授——Kunle Olukotun 是多核处理器设计的先驱，另一位为机器学习教授 Christopher Ré。CEO Rodrigo Liang 此前为甲骨文公司的工程主管——这为其大胆愿景提供了几分说服力，毕竟，Sambanova 号称将英伟达视为对手。

Sambanova 称，在其全栈系统设备 SambaNova Suite 上部署企业模型的成本，与 Nividia+Azure 云服务的方案相比，仅是其 30 分之一。公司的目标客户是希望结合内部数据，定制千亿级别规模参数以上的中大型企业和政府组织。目前，咨询公司埃森哲已宣布成为其客户，而更早之前，美国能源部的阿贡国家实验室 (ArgonneNationalLabs) 也是其早期客户，购买了其 DataScale 系统。