อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ได้ก้าวถึงจุดสำคัญทางประวัติศาสตร์ด้วยการ tape out ชิป thermodynamic computing เชิงพาณิชย์ตัวแรกของโลกอย่างประสบความสำเร็จ ความก้าวหน้าครั้งนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานจากวิธีการคำนวณแบบ silicon ดั้งเดิม โดยนำเสนอแนวทางที่อิงกับหลักฟิสิกส์ซึ่งอาจปฏิวัติการฝึก AI และภาระงานคอมพิวติ้งประสิทธิภาพสูงในศูนย์ข้อมูล
กระบวนทัศน์การคำนวณที่ปฏิวัติวงการโดยใช้สัญญาณรบกวนเป็นคุณสมบัติ
ชิป CN101 ของ Normal Computing ทำงานบนหลักการที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากโปรเซสเซอร์ทั่วไป ในขณะที่อิเล็กทรอนิกส์แบบดั้งเดิมถือว่าสัญญาณรบกวนเป็นสิ่งรบกวนที่ไม่พึงประสงค์และต้องลดให้น้อยที่สุด thermodynamic computing กลับใช้ประโยชน์จากสัญญาณรบกวน ความเป็นสุ่ม และความไม่แน่นอนเป็นทรัพยากรในการคำนวณ ส่วนประกอบของชิปเริ่มต้นในสถานะกึ่งสุ่ม และเมื่อป้อนโปรแกรมเข้าสู่ระบบ ส่วนประกอบต่างๆ จะทำงานเพื่อไปสู่สมดุล เมื่อบรรลุสมดุลทางความร้อนแล้ว สถานะที่เสถียรจะถูกอ่านออกมาเป็นผลลัพธ์ของการคำนวณ
การคำนวณแบบเทอร์โมไดนามิกส์เทียบกับการคำนวณแบบดั้งเดิม:
| ด้าน | การคำนวณแบบดั้งเดิม | การคำนวณแบบเทอร์โมไดนามิกส์ |
|---|---|---|
| การจัดการสัญญาณรบกวน | ลดให้น้อยที่สุดเนื่องจากเป็นสิ่งรบกวน | นำมาใช้เป็นทรัพยากรในการคำนวณ |
| สถานะเริ่มต้น | กำหนดได้แน่นอน | กึ่งสุ่ม |
| ประเภทผลลัพธ์ | กำหนดได้แน่นอน | เป็นความน่าจะเป็น/ไม่แน่นอน |
| การใช้งานที่เหมาะสม | การท่องเว็บ ซอฟต์แวร์มาตรฐาน | การฝึก AI การสุ่มตัวอย่าง การสร้างภาพ |
มุ่งเป้าไปที่ภาระงานการฝึก AI ด้วยประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน
ชิป CN101 ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อให้เป็นเลิศในการดำเนินการพีชคณิตเชิงเส้น การคำนวณเมทริกซ์ และงานการสุ่มตัวอย่างแบบความน่าจะเป็นที่เป็นพื้นฐานของเวิร์กโฟลว์การฝึก AI สมัยใหม่ ตาม Normal Computing ชิปสามารถบรรลุประสิทธิภาพด้านพลังงานที่ดีกว่าโปรเซสเซอร์แบบดั้งเดิมถึง 1000 เท่าเมื่อจัดการกับภาระงานการฝึก AI เฉพาะเจาะจง การปรับปรุงการใช้พลังงานอย่างมากนี้สามารถแก้ไขหนึ่งในความท้าทายที่เร่งด่วนที่สุดที่อุตสาหกรรมศูนย์ข้อมูล AI ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วกำลังเผชิญ
ข้อมูลจำเพาะของชิป CN101 :
- การใช้งานเป้าหมาย: การฝึกอบรม AI , การดำเนินการพีชคณิตเชิงเส้น, การคำนวณเมทริกซ์
- ประสิทธิภาพด้านพลังงาน: ปรับปรุงได้สูงสุดถึง 1000 เท่าเมื่อเทียบกับชิปแบบดั้งเดิมสำหรับงาน AI เฉพาะ
- วิธีการคำนวณ: การคำนวณที่อิงจากสมดุลทางอุณหพลศาสตร์โดยใช้สัญญาณรบกวนและความเป็นแบบสุ่ม
- ตลาดเป้าหมาย: ศูนย์ข้อมูล AI/HPC
มุ่งเน้นเชิงกลยุทธ์ในแอปพลิเคชันแบบไม่แน่นอน
Zachary Belateche หัวหน้าวิศวกรรม silicon ที่ Normal Computing เน้นย้ำว่าบริษัทกำลังมุ่งเน้นไปที่อัลกอริทึมที่สามารถใช้ประโยชน์จากความสุ่มและความไม่แน่นอน แนวทางนี้ทำให้ชิป thermodynamic เหมาะสมเป็นพิเศษสำหรับแอปพลิเคชัน AI เช่น การสร้างภาพ โมเดล diffusion และงานการฝึกอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับผลลัพธ์แบบความน่าจะเป็นตามธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม ความเชี่ยวชาญเฉพาะนี้หมายความว่าเทคโนโลยีจะไม่แทนที่โปรเซสเซอร์แบบดั้งเดิมสำหรับงานคำนวณแบบแน่นอนเช่นการเรียกดูเว็บหรือแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์มาตรฐาน
วิสัยทัศน์สำหรับสถาปัตยกรรมการคำนวณแบบผสมผสาน
Normal Computing มีวิสัยทัศน์อนาคตที่ศูนย์ข้อมูลจะใช้ระบบคำนวณแบบผสมผสานที่รวมโปรเซสเซอร์เฉพาะทางหลายประเภท แผนงานของพวกเขารวมถึงเซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้ง CPU, GPU, thermodynamic ASIC, ชิปแบบความน่าจะเป็น และโปรเซสเซอร์ควอนตัมที่อาจเป็นไปได้ ทำให้ปัญหาการคำนวณแต่ละอย่างสามารถจับคู่กับสถาปัตยกรรมโซลูชันที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด บริษัทได้วางแผนสำหรับการเปิดตัว CN series เพิ่มเติมในปี 2026 และ 2028 พร้อมความสามารถที่เพิ่มขึ้นสำหรับโมเดล diffusion ภาพและวิดีโอที่ลึกขึ้นและใช้บ่อยขึ้น
แผนงาน Normal Computing :
- 2025: การทำ tape-out ของ CN101 เสร็จสิ้น
- 2026: เปิดตัวชิปซีรีส์ CN รุ่นใหม่
- 2028: ชิปซีรีส์ CN รุ่นขั้นสูงสำหรับโมเดล diffusion ที่ซับซ้อนมากขึ้น
- วิสัยทัศน์ระยะยาว: เซิร์ฟเวอร์แบบ heterogeneous ที่มีชิป CPU, GPU, thermodynamic ASIC, probabilistic และ quantum
แก้ไขข้อจำกัดของการคำนวณแบบ Silicon
ขณะที่การคำนวณแบบ silicon ดั้งเดิมเข้าใกล้ขีดจำกัดการปรับขนาดทางกายภาพและความต้องการการคำนวณ AI ทั่วโลกยังคงเติบโตอย่างทวีคูณ เทคโนโลยีการคำนวณทางเลือกกำลังเกิดขึ้นเป็นโซลูชันที่สำคัญ thermodynamic computing เข้าร่วมกับแนวทางนวัตกรรมอื่นๆ เช่น silicon photonics และ quantum computing ในการแข่งขันเพื่อตอบสนองความท้าทายการคำนวณในอนาคต การ tape out ที่ประสบความสำเร็จของ CN101 เป็นการก้าวไปข้างหน้าอย่างเป็นรูปธรรมสู่การทำให้กระบวนทัศน์การคำนวณทางเลือกเหล่านี้เป็นเชิงพาณิชย์ ซึ่งอาจสร้าง thermodynamic chip ให้เป็นเทคโนโลยีหลักในโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลรุ่นใหม่