Normal Computing dice que su chip termodinámico CN101 puede ejecutar ciertas tareas de IA de manera más eficiente mientras corta las demandas de electricidad del centro de datos
- Normal Computing anuncia CN101, el primer chip de computación termodinámica del mundo
- El startup dice que su enfoque admite la escala de cargas de trabajo de IA dentro de los límites de energía del centro de datos actual
- Los diseños futuros están destinados a ofrecer un mayor rendimiento dentro de la infraestructura existente
Normal Computing ha anunciado la captura exitosa de CN101, que describe como el “primer chip de computación termodinámica del mundo”.
La startup ve este desarrollo como una respuesta natural a las crecientes demandas de energía de la IA y las cargas de trabajo científicas.
A diferencia de UPCarena GPUS que dependen de la lógica determinista, CN101 está diseñado para explotar la dinámica natural, como fluctuaciones, disipación y aleatoriedad.
Hoja de ruta prometedora de Normal
La idea es acelerar ciertas tareas de razonamiento al reducir el uso de energía al recurrir a los procesos que típicamente suprimen los chips existentes.
La compañía dice que CN101 está dirigido a dos categorías específicas de cálculo. Uno implica álgebra lineal a gran escala, que es fundamental para los problemas de optimización y el modelado científico.
El otro es el muestreo estocástico, donde el enfoque de caminata aleatoria de celosía de Normal tiene la intención de acelerar los métodos estadísticos, incluida la inferencia bayesiana.
“En los últimos meses, hemos visto que las capacidades de IA se están acercando a una curva de aplanamiento con los presupuestos y la arquitectura de energía actual, incluso cuando planeamos escalar la capacitación en el momento de la capacitación en los próximos 5 años. Paradigma emergente: ejecutado por un equipo de ingeniería radicalmente pequeño “, dijo Faris Sbahi, CEO de la computación normal.
Mirando hacia el futuro, la compañía ha establecido una hoja de ruta que comienza con CN101 pero se extiende en la próxima década.
“Nuestra visión para escalar modelos de difusión con nuestro hardware estocástico comienza con la demostración de aplicaciones clave en CN101 este año, luego logrando el rendimiento de estado de arte en tareas de genai a mediana escala el próximo año con CN201, y finalmente logrando múltiples mejoras de rendimiento de pedidos de magnitud para Genai a gran escala con CN301 de dos años”. Patrick Coles, científico jefe de Normal Computing explicó.
Los ingenieros normales dicen que el tapón también representa el primer paso para caracterizar cómo se comportan estas ideas en el silicio real.
“CN101 representa la primera demostración de silicio de nuestra arquitectura termodinámica que aprovecha la aleatoriedad, la metaestabilidad y el ruido para realizar tareas de muestreo. Al caracterizar a CN101, podremos establecer las bases para comprender cómo estos procesos aleatorios se comportan en el silicio real, y el cuadro de ingeniería clara hacia la escalada de nuestra arquitectura para respaldar a los modelos de la difusión de la arquitectura del estado de los estatales”, los modelos de cárter de la difusión.
Computación normal fue fundada en 2022 por ingenieros de todo Google Brain, Google X y Palantir.
