Nace OXMIQ

OXMIQ Labs es la nueva startup fundada por Raja Koduri con la ambición de reimaginar el diseño de GPUs para la era de la inteligencia artificial multimodal. En lugar de fabricar chips por su cuenta, OXMIQ apuesta por un modelo de propiedad intelectual (IP) y licenciamiento: desarrollar bloques reutilizables de hardware y una pila de software que otros fabricantes puedan integrar en sus propios SoC o aceleradores.

El enfoque de la compañía se centra en la escalabilidad, la modularidad y la eficiencia, con la intención de servir tanto a clientes de borde (edge) como a centros de datos de gran escala.

Productos y servicios principales

Entre los productos y servicios que se han dado a conocer de la nueva compañía, destacan:

• Hardware: como los OXCORE, que es la familia de núcleos IP de GPU desarrollada por OXMIQ. Diseñada como un bloque escalable, integra unidades de cómputo escalar, vectorial y tensorial, con soporte para paradigmas emergentes como el cómputo near‑memory e in‑memory computing. El objetivo es reducir la latencia y el consumo energético en tareas de inferencia y entrenamiento de modelos de IA. Por otro lado, también tienen OXQUILT, basada en chiplets. Básicamente es un conjunto de módulos interoperables de cómputo, memoria e interconexión, que permiten a los socios construir SoC a medida, escalando desde dispositivos con recursos limitados hasta configuraciones para centros de datos. Este diseño modular facilita la personalización y reduce costes para partners que prefieran integrar IP en lugar de diseñar desde cero.
• Software: en el lado del software también tenemos cosas interesantes, como OXCapsule, una capa de software y runtime que abstrae la complejidad del silicio. Su misión es facilitar el despliegue de cargas heterogéneas sobre hardware diverso, gestionando programación, orquestación y optimizaciones específicas según la topología del SoC. También tienen OXPython, que es una capa de compatibilidad pensada para la comunidad científica y de desarrollo: permite ejecutar aplicaciones en Python originalmente escritas para entornos CUDA sin necesidad de reescribir el código. Esta compatibilidad facilita la adopción por parte de equipos que ya tienen pipelines desarrollados para GPUs de otros proveedores.

Es decir, productos muy personalizables y abstractos para funcionar casi con cualquier sistema, sin dependencia de software o hardware específico. Es decir, se introduce un término muy importante aquí, el software agnóstico de hardware.

Software agnóstico de hardware

El software agnóstico de hardware es un tipo de software que está diseñado para funcionar en una amplia variedad de plataformas de hardware sin necesidad de modificaciones o adaptaciones significativas. La palabra «agnóstico» proviene del griego «agnostos» que significa «desconocido». En este contexto, el software «desconoce» o no depende de la arquitectura subyacente del hardware.

La clave del agnosticismo de hardware reside en una capa de abstracción. Este software no se comunica directamente con el hardware, sino que interactúa con una capa de abstracción de hardware (HAL o Hardware Abstraction Layer). Ésta es un conjunto de rutinas de software que ofrecen una interfaz estandarizada a la aplicación. Esta capa se encarga de traducir las peticiones del software en comandos específicos que el hardware puede entender. De esta forma, el software no necesita saber si está funcionando en un procesador Intel, ARM o en una GPU NVIDIA; simplemente envía las instrucciones a la HAL, que se encarga del resto.

Las ventajas clave:

• Portabilidad: es la ventaja más significativa. El software puede ser implementado fácilmente en diferentes sistemas operativos y arquitecturas de hardware, lo que reduce drásticamente los tiempos y costos de desarrollo.
• Flexibilidad: los usuarios y las empresas no están atados a un único proveedor de hardware. Pueden elegir el hardware que mejor se adapte a sus necesidades de rendimiento y presupuesto, sabiendo que el software funcionará sin problemas.
• Mantenimiento simplificado: al no depender de un hardware específico, las actualizaciones y el mantenimiento del software son más sencillos, ya que no es necesario crear versiones distintas para cada plataforma.

¿Por qué es importante OXMIQ?

OXMIQ llega en un momento en que la demanda de aceleradores especializados crece de forma exponencial, impulsada por modelos de IA cada vez más grandes y por aplicaciones multimodales que mezclan texto, imagen, audio y 3D. Su valor reside en varios puntos clave:

• Reducción del lock‑in: al ofrecer una capa de software que facilita la transición desde entornos CUDA, se reduce la fricción para desarrolladores que desean ejecutar cargas en silicio no‑Nvidia.
• Modelo capital‑eficiente: centrándose en IP y licencias en lugar de en la fabricación directa, OXMIQ puede iterar más rápido y colaborar con múltiples foundries y fabricantes de chips.
• Modularidad y personalización: la estrategia de chiplets permite a clientes diseñar soluciones hechas a medida según requisitos de consumo, rendimiento y coste.
• Visión a largo plazo: integrar conceptos como cómputo en memoria y micro‑agentes en silicio apunta a mejoras relevantes en latencia y eficiencia energética, importantes para aplicaciones de agentes y sistemas en tiempo real.

Me recuerda un poco a otra compañía fundada por otro ex de AMD e Intel, un viejo conocido como Jim Keller, que ahora está creando interesantes proyectos desde Tenstorrent.

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