CUDA von Nvidia entkoppeln GPU-Veteran Raja Koduri greift Nvidias KI-Übermacht an

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Oxmiq ist eine Plattform von Raja Koduri, die CUDA-kompatible KI-Workloads auf Nicht-Nvidia-Hardware bringen soll. Herzstück ist eine eigene Software-Schicht, die RISC-V-Hardware abstrahiert und CUDA-Programme direkt ausführt.

Raja Koduri, der ehemalige GPU-Chef von Intel, AMD, Apple und ATI steigt mit einem eigenen Start-up aus dem Schatten. Oxmiq Labs, so der Name, entwickelt eine neuartige GPU-Plattform auf Basis von RISC-V. Ziel ist nicht die nächste Gaming-GPU, sondern eine flexible Infrastruktur für KI, Grafik und multimodale Anwendungen. Besonders brisant: Python-basierte CUDA-Anwendungen lassen sich mit Oxmiqs Software-Stack unverändert auf anderer Hardware ausführen.

Koduri beschreibt sein Unternehmen als „wahrscheinlich das erste neue GPU-Start-up im Silicon Valley seit über 25 Jahren“ und zielt damit auf eine Lücke in der aktuellen KI-Infrastruktur: die enge Abhängigkeit vieler Entwickler und Rechenzentren von Nvidia.

Das Ziel: CUDA ohne Nvidia

Herzstück der Plattform ist die Software-Schicht OXCapsule. Sie abstrahiert die zugrundeliegende Hardware und kapselt Anwendungen in sogenannte „heterogeneous containers“. Diese laufen unabhängig vom verwendeten Chip auf CPUs, GPUs oder spezialisierten KI-Beschleunigern. Für Entwickler bedeutet das: einmal schreiben, überall laufen lassen.

Ein besonders spannender Baustein ist OXPython. Diese Kompatibilitätsschicht übersetzt CUDA-Workloads, die in Python geschrieben wurden, automatisch in den Oxmiq-Runtime-Stack. Ohne Neukompilierung, ohne Anpassung des Codes. Zum Start läuft OXPython nicht auf Oxmiqs eigener Hardware, sondern auf den KI-Beschleunigern Wormhole und Blackhole des Tenstorrent-Konzerns.

„OXPython bringt CUDA-basierte Python-Workloads auf Plattformen wie Wormhole und Blackhole. Das ist ein wichtiger Schritt für Entwicklerportabilität und ein wachsendes Ökosystem“, sagt Tenstorrent-CEO Jim Keller. „Es passt perfekt zu unserem Ziel, Entwicklern die volle Kontrolle über ihre KI-Stacks zu geben.“

Modulare Hardware, wenig Ballast

Oxmiq verfolgt einen „Asset-Light“-Ansatz: Statt eigene Chips zu fertigen oder in teure Produktionswerkzeuge zu investieren, setzt das Unternehmen auf die Lizenzierung von geistigem Eigentum (IP). Die Hardwarebasis nennt sich OxCore und kombiniert skalare, Vektor- und Tensor-Einheiten in einem modularen RISC-V-Design. Ergänzt wird sie durch OxQuilt, ein Baukastensystem für Chiplets. Je nach Anwendung lassen sich damit SoCs für Edge-Inferenz, große KI-Modelle oder spezialisierte Grafiklösungen konfigurieren.

Dabei liefert Oxmiq nicht alle Bausteine für klassische GPUs. Features wie Textur-Einheiten, Raytracing oder Display-Ausgänge müssen Kunden selbst ergänzen. Der Fokus liegt klar auf spezialisierten Beschleunigern, nicht auf Gaming-Karten.

Trotzdem spiegelt sich Koduris Erfahrung als GPU-Architekt in der technischen Ausrichtung von Oxmiq wider: etwa in der Kombination spezialisierter Recheneinheiten für Grafik- und KI-Anwendungen, der modularen Architektur und dem Fokus auf programmierbare Hardware-Schnittstellen. Schon in den 1990ern entwickelte er Grafikchips bei S3 und ATI, später war er bei AMD für Radeon zuständig und leitete bei Intel die Entwicklung der Xe-GPUs.

Investoren setzen auf Lizenzmodell

20 Millionen US-Dollar hat Oxmiq in der Seed-Finanzierung eingesammelt. Zu den Geldgebern zählen prominente Tech-Namen wie MediaTek. Das Unternehmen hat bereits erste Umsätze mit Softwarelizenzen erzielt.

„Oxmiq hat eine mutige Vision und ein erstklassiges Team“, sagt Lawrence Loh, Senior Vice President bei MediaTek. „Die GPU-IP und Software von Oxmiq ermöglichen neue Spielräume in der Recheninfrastruktur – von Mobilgeräten über Automotive bis hin zu Edge-KI.“

Ob sich die Strategie durchsetzt, hängt nicht zuletzt davon ab, wie offen sich die Entwicklergemeinschaft zeigt. Denn sollte es Oxmiq gelingen, Entwickler von ihrer Abhängigkeit von Nvidia zu lösen, wäre das ein erster Bruch in einem bislang geschlossenen Ökosystem. Oxmiq stellt sich als Ergänzung zur bestehenden Hardwarelandschaft dar – nicht als Ablösung. Aber allein die Aussicht, CUDA-Workloads unabhängig von Nvidia nutzen zu können, dürfte viele wachrütteln. (mc)

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