近日，硅谷一家名为Oxmiq Labs的创新公司逐渐进入公众视野。据创始人Raja Koduri介绍，该公司致力于打造新一代GPU技术和IP解决方案。其创始团队汇聚了多位 GPU 和 AI 架构设计领域的资深专家，累计拥有超过500年的行业经验。

Raja Koduri在多个场合表达了对Oxmiq Labs未来发展的期许："我们希望成为计算领域的重要推动者，就像 ARM 带来的变革一样。"

Oxmiq Labs的核心技术突破在于其独特的软件优先策略。公司开发了一款革命性工具，使原本为NVIDIA CUDA平台设计的程序能够在其他硬件架构上无缝运行，无需进行任何代码修改或重新编译。

Raja Koduri强调："在过去25年里，硅谷很少有新的GPU初创公司。虽然这个领域充满挑战，但我们相信Oxmiq已经找到了正确的方向。"

基于RISC-V的创新架构

在现代计算环境中，多模态交互已成为主流趋势。文本、音频、视频等多种数据类型需要实现无缝协作，这使得GPU架构变得尤为重要。与专注于单一任务的加速器不同，GPU凭借其通用计算能力和对操作系统API的支持，成为了当前及未来多模态AI应用的核心计算单元。

基于这一洞察，Oxmiq Labs开发了完整的GPU软硬件IP解决方案。其技术特点包括：

• 采用RISC-V指令集架构（ISA）的GPU IP核心OxCores
• 整合标量、矢量和张量计算引擎
• 支持近内存计算和内存内运算功能
• 兼容光子传输技术

通过OXQUILT chiplet架构，Oxmiq Labs提供了灵活的SoC构建方案。客户可以根据实际需求，将不同类型的计算模块（如CCB、MCB和ICB）组合成适合特定应用场景的系统级芯片。

Oxmiq Labs的解决方案能够满足从边缘设备到数据中心等多种场景的需求。其可扩展的OXCORE架构可以根据具体工作负载进行定制，同时支持多种计算范式和主流编程环境。

软件生态：打破硬件壁垒

Oxmiq Labs将开发人员体验作为首要目标。通过完整的软件堆栈支持，公司实现了对多种异构硬件平台的兼容性。

其核心软件组件OXCapsule构建了一个统一的运行时环境，能够：

• 抽象底层硬件的复杂性
• 实现工作负载的自动分配和资源管理
• 支持"异构容器"技术，使应用程序在不同硬件平台上无缝运行

其中，OXPython组件尤为引人注目。它能够让基于Python的NVIDIA CUDA AI应用在非NVIDIA硬件上直接执行，无需任何代码修改或重新编译。

该技术最初将应用于Tenstorrent的AI加速平台。Tenstorrent首席执行官Jim Keller表示："OXPython的推出将极大提升开发人员的工作效率，使他们能够更专注于技术创新本身，而不是硬件兼容性问题。"

战略投资与市场前景

Oxmiq Labs已经完成了2000万美元的种子轮融资，投资者包括全球知名的半导体企业联发科（MTK）。联发科高级副总裁Lawrence Loh表示："OXMIQ的技术创新和战略眼光令人印象深刻。我们相信，他们的GPU IP和软件解决方案将为跨设备计算带来新的可能性。"

Oxmiq Labs采用了一种高效率的授权模式，避免了传统芯片初创公司面临的高昂研发和流片成本。这种商业模式使该公司能够在保持轻资产运营的同时，快速实现技术和商业落地。