Positron targets memory-bound AI inference with a rapid FPGA-to-silicon path
Positron, co-founded by Thomas Summers and Edward Kmet in 2023, is developing hardware for AI inference with a focus on memory capacity and bandwidth. Mitesh Agarwal said he joined after seeing the demands of reasoning and video-generation models at Lambda; he cited a video model that needed four H100s to generate a 10-second clip and was constrained by memory.
The company shipped its first customer product in 15 months with fewer than 20 people, using FPGAs, and had recently surpassed 100 employees, with more than 50 added over the previous three months. Its 50 Atlas racks at Oracle are FPGA-based. Positron uses AI tools extensively for verification, design interaction and related work, but not yet to generate a new chip design; Agarwal expects that capability to emerge soon.
Positron развивает аппаратную платформу для ресурсоёмкого inference по быстрому пути от FPGA к кремнию
Компания Positron, основанная в 2023 году Томасом Саммерсом и Эдвардом Кметом, разрабатывает оборудование для AI-inference с акцентом на объём и пропускную способность памяти. Митеш Агарвал заявил, что присоединился к компании после наблюдений за нагрузкой, которую создают модели рассуждений и генерации видео в Lambda: по его словам, одной видеомодели требовались четыре H100 для создания 10-секундного ролика, причём ограничением были память и её пропускная способность.
Positron выпустила первый клиентский продукт за 15 месяцев, имея менее 20 сотрудников, и использовала FPGA. Недавно штат компании превысил 100 человек, причём более 50 сотрудников были наняты за предыдущие три месяца. Установленные в Oracle 50 стоек Atlas также работают на FPGA. Positron активно применяет AI-инструменты для верификации, взаимодействия при проектировании и сопутствующих задач, но пока не поручает им создание нового чипа; Агарвал ожидает, что такая возможность появится в ближайшее время.