Американский стартап Normal Computing презентовал первый в мире термодинамический вычислительный чип CN101. Он сможет обрабатывать векторные и матричные операции в 1000 раз эффективнее классических процессоров.
Разработчики задействовали механизм термодинамики, когда чип естественным образом приходит в состояние считывания выходных данных.
Стартап создали бывшие сотрудники Google, которые занимались в компании квантовыми вычислениями и ИИ. Они отмечают, что для ИИ случайность — это норма, которая также естественна для обычных физических процессов, таких как рассеяние, флуктуации и другие стохастические явления.
Термодинамический процессор состоит из множества одинаковых колебательных контуров с конденсаторами, а весовые коэффициенты задаются величиной заряда этих конденсаторов. Для ускорения вычислений процессор должен остыть, для этого его, к примеру, можно погрузить в воду. После установления термодинамического равновесия в среде заряды конденсаторов считываются. В результате вычисления весовых коэффициентов происходят без непосредственного расхода энергии на проведение операций. Метод доказал работоспособность для вычисления матричных операций и для линейной алгебры в целом.
Чип CN101 будет работать в этой сфере, а также он оптимизирован для вычислений методом стохастической выборки с помощью решёточного случайного блуждания (LRW). Это ускоряет вероятностные вычисления, необходимые для научного моделирования и методов байесовского вывода.
В Normal Computing нацелены на коммерциализацию масштабных термодинамических вычислений, которые обеспечивают значительно более высокую производительность ИИ на ватт, стойку и доллар.
В 2026 году стартап представит процессоры CN201 — диффузионные модели высокого разрешения и расширенные возможности ИИ. В конце 2027 года или в начале 2028 года планируется разработать CN301 для перехода к усовершенствованным моделям видеодиффузии.
«В последние месяцы мы наблюдаем, что при нынешних энергозатратах и архитектуре возможности ИИ приближаются к пределу, даже несмотря на то, что в ближайшие 5 лет отрасль планирует увеличить количество обучающих циклов ещё в 10 000 раз. Термодинамические вычисления могут установить новые законы масштабирования на ближайшие десятилетия за счёт физической реализации алгоритмов ИИ, включая пост-авторегрессионные архитектуры. Достижение первого успеха в области кремниевых технологий — это исторический момент для зарождающейся парадигмы, реализованной крайне малочисленной командой разработчиков», — заявил генеральный директор Normal Computing Фарис Сбахи.
Стартап будет тестировать разработки и использовать полученные результаты при выпуске будущих чипов CN201 и CN301.
«Наша цель — масштабировать диффузионные модели с помощью нашего стохастического оборудования. В этом году мы продемонстрируем ключевые приложения на CN101, в следующем году достигнем высочайшей производительности при решении задач среднего масштаба с помощью GenAI на CN201 и, наконец, через два года добьёмся многократного повышения производительности при решении задач большого масштаба с помощью GenAI на CN301», — рассказал главный научный сотрудник Normal Computing Патрик Коулз.
В 2024 году стартап представил первый в мире термодинамический компьютер. Тогда исследователи пришли к выводу, что тепловое равновесие простых электрических цепей можно использовать для выполнения сложных вычислений линейной алгебры.
Источник: habr.com