凭借在能源效率、灵活性和易用性方面的进步，Blaize 产品能够支持汽车、智能视觉和企业计算等领域各种现有和新兴的人工智能应用场景，公司也积极与早期客户合作。随着人工智能的颠覆性影响重塑整个行业，人工智能功能成为新产品的必备条件，这些人工智能系统市场预计将快速增长*。.
Blaize联合创始人兼首席执行官Dinakar Munagala表示：“Blaize的创立愿景是通过重新思考软件和处理器的基本架构，提供一种更好的方法来计算未来的工作负载。我们看到，所有市场的客户都对新的计算解决方案有需求，这些解决方案既能满足人工智能时代技术尚未得到满足的迫切需求，又能克服传统计算在性能、复杂性和成本方面的局限性。”.
“Blaize 是一家极具创新精神且至关重要的商业伙伴，”NSITEXE 首席执行官兼 DENSO 顾问委员会成员新见幸秀表示，“随着汽车行业经历着翻天覆地的技术变革，DENSO 在诸多领域展现出了卓越的领导地位。NSITEXE 的成立旨在紧跟这些技术变革的步伐，并加速开发诸如 DFP 等灵活的 IP 计算解决方案。NSITEXE 非常期待与 Blaize 携手合作，共同推进灵活的图（数据流）计算技术生态系统的发展。”.
三星战略与创新中心人工智能与机器人副总裁舒勒·库伦表示：“我关注 Blaize 已有数年，很早就发现其原生图形架构特别适合各种人工智能和机器人工作负载。它在团队、组织和技术方面的快速扩展能力给我留下了深刻的印象。”.
Tractica 研究总监 Aditya Kaul 表示：“人工智能在多个行业和应用领域的普及依赖于强大、可编程、高效、可扩展且高性能的硬件，这些硬件能够将人工智能处理能力从云数据中心扩展到终端设备、服务器或一体机。越来越明显的是，传统的处理架构已不足以满足这个新兴市场的需求，而基于图形的计算等新技术展现出巨大的潜力。成功的关键在于将新的计算方法与模块化硬件和面向部署的软件栈相结合——而这些正是 Blaize 自创立之初就秉持的价值主张。”.
“Blaize提出的原生图形流处理器（GSP）理念相对独特，”Moor Insights & Strategy的高级人工智能分析师Karl Freund指出。“GSP的用途比单一功能的AI专用集成电路（ASIC）更广泛，因此，它可以在从汽车到边缘计算和云计算等众多市场创造机遇。”.
“Blaize及其领先的图形流处理器的发布令人无比振奋，”天使投资人、企业家、英特尔公司前执行副总裁兼首席产品官大卫·珀尔穆特（David (Dadi) Perlmutter）评论道。“作为Blaize的早期投资者，我从一开始就意识到，作为首批将完全自主设计、针对人工智能和神经网络应用进行全面优化的完整解决方案商业化的公司之一，Blaize的效率优势非常显著。这种前所未有的效率对于各种前沿应用，尤其是汽车市场而言，都非常出色。我为团队兑现这一承诺而感到自豪。”.
原生图形技术可带来巨大的效率提升
Blaze 完整技术栈的规模和功能前所未有。Blaize GSP 架构和 Blaize Picasso® 软件开发平台在计算效率方面实现了突破。该解决方案将动态数据流方法和图计算模型与完全可编程的专有片上系统 (SoC) 相结合。这使得 Blaize 计算平台能够在整个运行时利用神经网络工作负载固有的原生图结构。通过数据流机制，最大限度地减少或消除非计算数据移动，从而实现效率的显著提升。这为 Blaize 系统提供了尽可能低的延迟，降低了内存需求，并在芯片、电路板和系统层面降低了功耗。.
Blaize GSP 是首个从底层架构开始构建的完全可编程处理器架构和软件平台，它完全基于图形技术。尽管神经网络有很多类型，但所有神经网络本质上都是图形。凭借其固有的图形原生结构，开发人员现在可以在单一架构上构建多个神经网络和完整的工作流程，从而适用于众多市场和应用场景。通过将非神经网络功能（例如图像信号处理）与神经网络功能集成，可以构建端到端应用程序，所有功能均以图形方式渲染，其处理效率比现有解决方案高出 10 到 100 倍。此外，AI 应用开发人员现在可以更快地构建完整的应用程序，针对边缘部署限制进行优化，并使用自动化数据流方法高效运行它们。.
