Стартап Extropic представил термодинамические чипы против энергетического кризиса ИИ
Автоматически добавлена на сайт: вчера в 23:08
Американский стартап Extropic заявил о создании принципиально нового процессора для искусственного интеллекта, который работает по законам термодинамики, а не традиционной логики. По заявлению компании, первые образцы её чипов выполняют генеративные задачи с энергопотреблением до 10 000 раз ниже, чем у современных графических ускорителей. Появление Extropic совпало с моментом, когда крупнейшие технологические корпорации сталкиваются с «энергетической стеной» ИИ. По оценкам независимых аналитиков, к 2030 году дата-центры в США будут потреблять 426 тераватт-часов в год, что более чем вдвое превышает уровень 2024 года — 183 ТВт·ч. Для сравнения: этого достаточно, чтобы обеспечить электричеством несколько десятков миллионов домов. Компании вроде Amazon, Meta* и Apple строят новые дата-центры стоимостью в миллиарды долларов, чтобы обслуживать всё более крупные модели искусственного интеллекта, но эти центры потребляют колоссальные объёмы энергии. Extropic предлагает противоположный путь — не увеличивать мощность, а радикально повысить эффективность вычислений. Её подход, называемый термодинамическими вычислениями (thermodynamic computing), меняет сам принцип работы процессора. Вместо того чтобы стремиться к строгой определённости, когда каждый электрон строго представляет «0» или «1», чип использует естественные тепловые флуктуации электронов — шум, который в обычных схемах считается помехой. Источник: Extropic Ключевой элемент архитектуры — вероятностные биты, или p-биты, которые не фиксируют одно значение, а описывают состояние с определённой вероятностью. Это позволяет напрямую моделировать процессы неопределённости — основу генеративных моделей, таких как ChatGPT. На аппаратном уровне такие задачи выполняются быстрее и с гораздо меньшими затратами энергии, чем при обычных матричных вычислениях на GPU. Сооснователь и технический директор компании Тревор МакКорт, ранее работавший в квантовых проектах Google, объясняет это так: «Мы создали базовый элемент машинного обучения, который гораздо эффективнее матричного умножения. По сути, Extropic использует идеи физики, чтобы решить задачу компьютерных наук — заставить кремний работать не вопреки шуму, а благодаря ему». Компания уже выпустила первые тестовые платы под названием XTR-0, а партнёры — включая частные лаборатории и государственные организации — начали их испытывать. Среди первых пользователе