Будущее ИИ... аналоговое? Upstart зарабатывает 100 миллионов долларов, чтобы заставить мозги, подобные GPU, работать на меньшем количестве энергии.

18.02.2025 Интервью Стартап по производству чипов ИИ EnCharge утверждает, что его аналоговые ускорители искусственного интеллекта могут конкурировать с настольными графическими процессорами, потребляя при этом лишь малую часть мощности. Впечатляет — по крайней мере, на бумаге. Теперь самое сложное: доказать это в реальном мире.Компания заявляет, что разработала новую архитектуру вычислений в оперативной памяти для вывода ИИ, которая заменяет традиционные транзисторы аналоговыми конденсаторами, что позволяет достичь 20-кратного преимущества в производительности на ватт по сравнению с цифровыми ускорителями, такими как графические процессоры.По словам генерального директора Навина Вермы, чип вывода EnCharge обеспечивает 150 TOPS вычислений ИИ с 8-битной точностью всего на одном ватте мощности. Масштабируйте его до 4,5 Вт, и Верма утверждает, что он может сравниться с настольными графическими процессорами — но с 1/100-й потребляемой мощностью. По крайней мере, таков план.Однако это не все теория. Чипы EnCharge были созданы в лаборатории Вермы в Принстоне, где они были разработаны при поддержке Агентства перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) и тайваньского гиганта по производству чипов TSMC. Верма рассказал нам, что компания уже выпустила несколько тестовых чипов, чтобы доказать работоспособность архитектуры.«Продукты, которые мы создаем, на самом деле основаны на фундаментальной технологии, которая вышла из моей исследовательской лаборатории», — сказал он. «У нас действительно была возможность здесь рассмотреть, в принципе, какие проблемы существуют с вычислениями ИИ».Получив 100 миллионов долларов в виде нового финансирования серии B от Tiger Global, RTX и других, EnCharge планирует выпустить свои первые серийные чипы для мобильных устройств, ПК и рабочих станций уже в этом году.Верма утверждает, что реальная разница заключается в том, как и где чип обрабатывает вычисления. Подавляющее большинство вычислений genAI сегодня выполняется с использованием множества, множества блоков умножения-аккумулятора, или сокращенно MAC.В традиционных архитектурах они построены с использованием миллиардов транзисторных вентилей, которые в конечном итоге работают с дискретными значениями из-за способа представления чисел с использованием двоичных единиц и нулей. Верма утверждает, что этот подход можно улучшить и сделать более эффективным и точным, используя непрерывные значения вместо дискретных.