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Unternehmensnachrichten über Majestic Labs will das Problem mit der Speicher-GPU lösen.

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China Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd. zertifizierungen
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Majestic Labs will das Problem mit der Speicher-GPU lösen.

Das Startup Majestic Labs zielt darauf ab, Engpässe, die durch das KV-Caching von LLMs entstehen, zu beheben, indem die KI-Inferenz von High-Bandwidth Memory unabhängig gemacht wird.

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Sein Prometheus-Server-Design ersetzt kostspielige GPUs durch proprietäre Ignite AI Processing Units (AIUs): monolithische Hybrid-Dies, die ARM-Kerne in Rechenzentrumsqualität sowie RISC-V-Vektor- und Tensor-Engines integrieren, die für LLMs optimiert sind. Alle AIUs arbeiten innerhalb eines einzigen gemeinsamen Speicherpools, der auf LPDDR6 DRAM basiert. Ein Server beherbergt 1 bis 12 AIUs, die auf 8–128 TB disaggregierten, einheitlichen Speichers mit einer kollektiven Bandbreitendecke von 25,6 TB/s zugreifen.

Im Gegensatz dazu liefert ein NVIDIA DGX B300 KI-Server, der mit 8 Blackwell-GPUs ausgestattet ist, nur 2,3 TB HBM3e-GPU-Speicher plus bis zu 4 TB DDR5-Systemspeicher, neben einer Spitzen-Interconnect-Bandbreite von 14,4 TB/s mit geringer Latenz. Die Prometheus-Plattform liefert mehr als das 50-fache der GPU-Speicherkapazität des NVIDIA-Systems und das 1,7-fache seiner Bandbreite.

Die Mitbegründer von Majestic argumentieren, dass die GPU-HBM-Kombination Premium-Rechenleistung mit hohen Kosten mit einer stark eingeschränkten Speicherkapazität kombiniert. Die Grenzen ergeben sich aus der eingeschränkten Konnektivität des GPU-Die-Randes, kurzen Interposer-Kabelwegen und praktischen Hürden bei der Skalierung von HBM über 12 Lagen hinaus.

Sie bezeichnen die GPU-HBM-Architektur als einen speichergebundenen Sackgasse. Stattdessen schlägt das Unternehmen kostengünstige Prozessoren vor, die über skalierbare, kundenspezifische Memory Aggregation Chiplets (MACs) mit riesigen Speicherpools verbunden sind, die durch Miniatur-Kupferkabel von bis zu einem Meter Länge verbunden sind. MACs sitzen neben Onboard-Speicherchips, wobei jedes Chiplet zahlreiche DRAM-Dies versorgt.

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Der einheitliche Speicherbereich des Servers bleibt vollständig zusammenhängend und kohärent. AIUs kommunizieren über gemeinsamen Speicher in einer Mesh-Topologie, die an MACs gebunden ist, deren Gesamtzahl nicht bekannt gegeben wird.

Einfache Mathematik verdeutlicht die Speichergröße: Standard-2-GB-LPDDR6-Dies bedeuten, dass ein 128-TB-Prometheus-Server bis zu 64.000 einzelne LPDDR6-Dies benötigt, was Dutzende, wahrscheinlich Hunderte von MAC-Chiplets pro Einheit erfordert.

Ein Standard-40U-Rack kann bis zu vier Prometheus-Server aufnehmen, die jeweils mit 12 AIUs bestückt sind. Das gesamte Rack verbraucht 120 kW und setzt auf Kaltplatten-Flüssigkeitskühlung. Majestic behauptet, dass ein solches Rack den gleichen Hochgeschwindigkeitsspeicher wie 25 NVIDIA NVL72 Vera Rubin-Racks bei einem Bruchteil des Stromverbrauchs liefert und damit KI-Workloads in großem Maßstab für Unternehmen erschließt, die sich keine Hyperscaler-Infrastruktur leisten können. Sein Design liefert bis zu 1.000-mal mehr Speicher pro Prozessor.

Die Beseitigung von Speicherengpässen ermöglicht das effiziente Hosting modernster riesiger Frontier-Modelle mit extrem langen Kontextfenstern. Es optimiert agentenbasierte KI, Schlussfolgerungen, Graph-Neuronale Netze, tabellarische Modelle, Videogenerierung und aufkommende KI-Architekturen und unterstützt 100-mal mehr Benutzer pro Rack, während der Stromverbrauch gesenkt wird. Kunden können Multi-Billionen-Parameter-Modelle, massive Kontextfenster, Agentensysteme und MoE-Frameworks auf einem einzigen Server mit drastisch geringeren Strom- und Kapitalkosten ausführen.

Majestic prognostiziert, dass seine Hardware bei der Markteinführung im nächsten Jahr 10- bis 50-mal weniger kosten wird als GPU-Server mit vergleichbarer Leistung, bei gleichzeitig überlegener Energieeffizienz. Der Prometheus-Server entspricht den OCP-Standards und unterstützt nativ die PyTorch-, vLLM- und OpenAI-Triton-Inferenz-Frameworks für die nahtlose Migration bestehender KI-Modelle.

Fußnote

Majestic Labs wurde 2023 in Tel Aviv von drei erfahrenen Chipdesign-, Fertigungs- und Versandexperten von Google und Meta gegründet: CEO Ofer Shacham, Präsident Sha Rabii und COO Masumi Reynders. Das Unternehmen beschäftigt rund 40 Mitarbeiter in Tel Aviv und einem Büro in Los Angeles und sicherte sich Ende 2025 eine Series-A-Finanzierungsrunde über 100 Millionen US-Dollar. Es lizenziert externe Beschleuniger-IP und entwickelt einen kundenspezifischen Kern für seine Ignite AIU. Majestic berichtet von erheblichen Vorbestellungen von Zielkunden aus den Bereichen Unternehmen, Private Cloud und Hyperscaler.

Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Global Strategy Director
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E-Mail: yangyd@qianxingdata.com
Website: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Geschäftsschwerpunkt:
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