A Majestic Labs apresentou o Prometheus, um servidor baseado em Arm que promete reduzir drasticamente o custo de infraestrutura de IA ao substituir GPUs e memória HBM por LPDDR6.
Uma startup de tecnologia chamada Majestic Labs, fundada em 2023 por ex-engenheiros do Google e Meta, revelou recentemente o Prometheus, um servidor de inteligência artificial projetado para competir diretamente com a combinação de GPUs e memória HBM (High Bandwidth Memory) da Nvidia.
A empresa, sediada em Tel Aviv, argumenta que a dependência atual de processadores gráficos caros e memória de alta velocidade se tornou um caminho sem saída para inferência de IA, devido às limitações de memória. A solução proposta é trocar as GPUs tradicionais pelas chamadas ‘AI Processing Units’ (AIUs) da própria Majestic, que combinam núcleos Arm com motores vetoriais e de tensor RISC-V.
Memória unificada em escala massiva
Um dos diferenciais do Prometheus é sua capacidade de memória. Cada servidor pode abrigar até 12 AIUs, compartilhando um pool contíguo e coerente de entre 8 TB e 128 TB de memória LPDDR6. Diferente dos GPUs convencionais, essa memória é acessada através de chiplets de agregação personalizados ligados por cabos de cobre.
Para contextualizar o impacto: enquanto um sistema Nvidia DGX B300 com oito GPUs Blackwell oferece cerca de 2,3 TB de HBM3e mais até 4 TB de memória DDR5, a Majestic afirma que seu architecture oferece mais de 50 vezes mais memória rápida e 1,7 vezes a largura de banda de interconexão.
Impacto no mercado e custo-benefício
A promessa mais atrativa para o consumidor corporativo e empresas de nuvem é a redução de custos. A Majestic estima que o servidor Prometheus custará entre 10 a 50 vezes menos do que um sistema equivalente baseado em GPUs quando for lançado no próximo ano, além de consumir menos energia por rack.
O CEO Ofer Shacham destaca que essa arquitetura permite que organizações que nunca poderiam justificar a infraestrutura de hiperscaladores agora executem qualquer carga de trabalho, com até “1.000 vezes mais memória por processador”.
Validação necessária
Apesar dos números impressionantes, especialistas apontam que os dados apresentados são projeções da startup. Detalhes técnicos específicos, como a quantidade exata de chiplets necessários para uma configuração de 128 TB, ainda não foram totalmente esclarecidos. Compras empresariais que buscam migrar dos fornecedores estabelecidos de GPU deverão aguardar benchmarks independentes e hardware enviado para validar as afirmações de desempenho da Majestic Labs.
