Normal Computing xuất xưởng chip nhiệt động học đầu tiên cho AI và tính toán khoa học

Normal Computing, một công ty khởi nghiệp được thành lập bởi các cựu nhân viên từ Google Brain, Google X, và Palantir đã thành công trong việc xuất xưởng chip CN101 - chip đầu tiên trên thế giới ứng dụng công nghệ nhiệt động học trong tính toán. Công nghệ này tận dụng sự ngẫu nhiên và nhiễu thiên nhiên trong quá trình tính toán, phá vỡ hạn chế của các phương pháp truyền thống vốn tiêu tốn rất nhiều năng lượng nhằm đảm bảo tính chính xác cho mỗi phép tính. Công ty cho biết phương pháp này có thể làm cho các tính toán nhất định hiệu quả hơn lên đến 1,000 lần.

CN101 được xây dựng trên kiến trúc Carnot do Normal phát triển, một thiết kế cho phép các thay đổi trạng thái vật lý của chip đóng góp vào việc tìm ra giải pháp cho các bài toán phức tạp. Khác với các chip thông thường cố gắng loại bỏ hoặc kiểm soát nhiễu, CN101 chấp nhận và khai thác chúng để thực hiện các tác vụ AI và khoa học. Sự biến đổi này bắt đầu từ một cấu hình bán ngẫu nhiên, trong đó vấn đề được mã hóa bằng cách điều chỉnh các tương tác giữa các phần tử. System đến trạng thái cân bằng tự nhiên thể hiện giải pháp của vấn đề.

Gavin Crooks, nhà khoa học nghiên cứu tại Normal Computing, đã giải thích rằng mọi thứ trong một chip thông thường rất được kiểm soát, khi nới lòng chút xíu, hệ thống bắt đầu hoạt động theo cách ngẫu nhiên hơn. Phiên bản đầu tiên của chip sử dụng các bộ cộng hưởng tụ điện-cảm, nhưng khó có thể mở rộng thiết kế này cho các chip có kích thước lớn hơn. Để giải quyết vấn đề này, Normal đã loại bỏ các thành phần như bộ cảm biến và chuyển sang thiết kế hoàn toàn bằng silicon.

Chip CN101 tối ưu cho các tác vụ phổ biến trong tính toán AI lớn và khoa học, bao gồm đại số tuyến tính, các hoạt động ma trận, và thuật toán đi ngẫu nhiên dạng lưới tùy chỉnh cho các tính toán xác suất. Những hoạt động này tạo cơ sở cho các mô phỏng kỹ thuật và khối lượng công việc học máy. Mục tiêu của Normal là tối đa hóa công việc tính toán trên mỗi watt, mỗi rack trong trung tâm dữ liệu và trên mỗi đô la chi tiêu - một ưu tiên quan trọng trong bối cảnh hạn chế năng lượng tăng lên.

Normal Computing có tham vọng lớn trong việc phát triển thế hệ chip tiếp theo, với các bản CN201 dự kiến vào năm 2026 sẽ nhắm đến các mô hình khuếch tán độ phân giải cao và thử thách AI rộng hơn, trong khi CN301, dự kiến ra mắt cuối năm 2027 hoặc đầu năm 2028, sẽ xử lý các mô hình khuếch tán video lớn và đẩy giới hạn của AI sáng tạo. Công ty hiện đã bắt đầu thử nghiệm và đánh giá chip CN101, dự kiến các kết quả này sẽ định hướng cho thiết kế của thế hệ tiếp theo.

Nguồn: Normal Computing, Google Brain, Google X, Palantir, IEEE Spectrum