世界

通常のコンピューティングによると、CN101熱力学チップは、データセンターの電力需要を削減しながら、特定のAIタスクをより効率的に実行できると言います

通常のコンピューティングは、世界初の熱力学コンピューティングチップであるCN101を発表しますスタートアップは、そのアプローチが現在のデータセンターの電源制限内でAIワークロードのスケーリングをサポートすると述べています将来のデザインは、既存のインフラストラクチャ内でより高いパフォーマンスを提供することを目的としています通常のコンピューティングは、CN101のテープアウトの成功を発表しました。これは、「世界初の熱力学的コンピューティングチップ」として記述されています。スタートアップは、この開発を、AIおよび科学的ワークロードのエネルギー需要の増加に対する自然な反応と見なしています。とは異なり CPUsと GPUs決定論的論理に依存するS CN101は、変動、散逸、ランダム性などの自然のダイナミクスを活用するように設計されています。 あなたは好きかもしれません 通常の有望なロードマップアイデアは、既存のチップが通常抑制するプロセスを描画することにより、特定の推論タスクを加速しながらエネルギー使用を削減することです。同社は、CN101は2つの特定のカテゴリの計算をターゲットにしていると述べています。 1つは、最適化の問題と科学モデリングの中心である大規模な線形代数を含みます。もう1つは確率的サンプリングで、通常の格子ランダムウォークアプローチは、ベイジアン推論を含む統計的方法を高速化することを目的としています。「ここ数ヶ月で、AI能力が今後5年間でさらに10,000倍に実行されるトレーニングを計画しているにもかかわらず、AI能力が今日のエネルギー予算とアーキテクチャを備えた平坦化曲線に近づいていることがわかりました。熱力学的コンピューティングは、AIアルゴリスムの物理的実現を促進することにより、今後数十年のスケーリング法を定義する可能性があります。 Emerging Paradigm - 根本的に小さなエンジニアリングチームによって実行されます」と、Normal ComputingのCEO、Faris Sbahiは述べています。TechRadar Pro Newsletterにサインアップして、ビジネスが成功するために必要なすべてのニュース、意見、機能、およびガイダンスを取得してください！今後、同社はCN101で始まるが、今後10年に及ぶロードマップを設定しました。「確率的ハードウェアで拡散モデルをスケーリングするというビジョンは、今年のCN101で重要なアプリケーションを実証することから始まり、CN201で来年の中規模のGenaiタスクで最先端のパフォーマンスを達成し、最終的にCN301を使用して大規模なGenaiの複数のパフォーマンス改善を達成します。」通常のコンピューティングのチーフサイエンティストであるパトリックコールズは説明しました。通常のエンジニアは、テープアウトは、これらのアイデアが実際のシリコンでどのように振る舞うかを特徴付ける最初のステップを表していると言います。“CN101 represents the first silicon demonstration of our thermodynamic architecture that leverages randomness, metastability, and noise to perform sampling tasks. By characterizing CN101, we'll…