Американский стартап Normal Computing объявил о создании термодинамического вычислительного чипа CN101, который способен обрабатывать векторные и матричные операции в 1000 раз эффективнее классических процессоров.
Принцип работы термодинамического процессора
Процессор CN101 использует термодинамические принципы для вычислений, вместо традиционного подхода с непосредственным расходом энергии на проведение операций. Это достигается за счет использования множества одинаковых колебательных контуров с конденсаторами, где весовые коэффициенты задаются величиной заряда конденсаторов.
Затем процессор просто остывает, например, для ускорения вычислений его могут погрузить в воду. После установления термодинамического равновесия в среде заряды конденсаторов считываются, что даёт результат вычисления весовых коэффициентов без непосредственного расхода энергии на проведение операций.
Применение и возможности
Чип CN101 специально разработан для вычислений в области линейной алгебры и матричных операций, обеспечивая эффективное решение для крупномасштабных линейных систем, лежащих в основе инженерных задач, научных вычислений и оптимизации.
Также чип оптимизирован для вычислений методом стохастической выборки с помощью решёточного случайного блуждания (LRW), что значительно ускоряет вероятностные вычисления, необходимые для научного моделирования и методов байесовского вывода.
Future developments
В планах компании представить в 2026 году процессоры CN201 — диффузионные модели высокого разрешения и расширенные возможности ИИ, а в конце 2027 года или в начале 2028 года — разработать CN301, что станет переходом к усовершенствованным моделям видеодиффузии.
Значение разработки
По мнению разработчиков, термодинамические вычисления могут установить новые законы масштабирования на ближайшие десятилетия за счёт физической реализации алгоритмов ИИ, включая пост-авторегрессионные архитектуры.
Генеральный директор Normal Computing Фарис Сбахи заявил, что достижение первого успеха в области кремниевых технологий — это исторический момент для зарождающейся парадигмы, реализованной крайне малочисленной командой разработчиков.
Цели компании
Компания Normal Computing планирует масштабировать диффузионные модели с помощью своего стохастического оборудования. В этом году компания продемонстрирует ключевые приложения на CN101, в следующем году достигнет высочайшей производительности при решении задач среднего масштаба с помощью GenAI на CN201 и, наконец, через два года добьётся многократного повышения производительности при решении задач большого масштаба с помощью GenAI на CN301.
EN 
RU