Графические процессоры (GPU), чипы, на которых работает большинство моделей ИИ, - это энергоемкие звери. По оценкам Goldman Sachs, в результате ускоренного внедрения графических процессоров в центры обработки данных к 2030 году спрос на электроэнергию из-за искусственного интеллекта вырастет на 160 %.
Эта тенденция не является устойчивой, утверждает Вишал Сарин, разработчик аналоговых схем и схем памяти.
Проработав в индустрии микросхем несколько десятилетий, Сарин основал компанию Sagence AI (ранее она называлась Analog Inference) для разработки энергоэффективных альтернатив графическим процессорам.
«Приложения, которые могут сделать практические вычисления на основе искусственного интеллекта действительно повсеместными, ограничены, потому что устройства и системы, обрабатывающие данные, не могут достичь требуемой производительности», - говорит Сарин. «Наша задача - преодолеть ограничения по производительности и экономичности, причем экологически безопасным способом».
Sagence разрабатывает чипы и системы для работы моделей искусственного интеллекта, а также программное обеспечение для программирования этих чипов. Несмотря на то, что нет недостатка в компаниях, создающих аппаратное обеспечение для ИИ на заказ, Sagence в некотором роде уникальна тем, что ее чипы аналоговые, а не цифровые.
Большинство чипов, включая графические процессоры, хранят информацию в цифровом виде, в виде двоичных строк из единиц и нулей. В отличие от них, аналоговые чипы могут представлять данные в виде различных значений.
Аналоговые чипы - не новая концепция. Их расцвет пришелся примерно на 1935-1980 годы, когда они помогли смоделировать североамериканскую электрическую сеть, а также совершить другие инженерные подвиги. Но недостатки цифровых чипов вновь делают аналоговые привлекательными.
Например, цифровые микросхемы требуют сотен компонентов для выполнения определенных вычислений, которые аналоговые микросхемы могут выполнить с помощью всего нескольких модулей. Кроме того, цифровым чипам обычно приходится пересылать данные из памяти в процессоры, что приводит к задержкам.
«Все ведущие поставщики кремния для искусственного интеллекта используют этот старый архитектурный подход, и это препятствует внедрению искусственного интеллекта», - говорит Сарин.
Аналоговые чипы, подобные чипам Sagence, которые являются чипами «в памяти», не передают данные из памяти в процессоры, что потенциально позволяет им выполнять задачи быстрее. Кроме того, благодаря способности использовать диапазон значений для хранения данных, аналоговые чипы могут иметь более высокую плотность данных, чем их цифровые аналоги.
Однако у аналоговых технологий есть и свои минусы. Например, с помощью аналоговых микросхем сложнее добиться высокой точности, поскольку они требуют более точного изготовления. Кроме того, их сложнее программировать.
Но Сарин считает, что чипы Sagence дополняют, а не заменяют цифровые микросхемы - например, для ускорения работы специализированных приложений в серверах и мобильных устройствах.
«Продукты Sagence призваны устранить проблемы с питанием, стоимостью и задержками, присущие аппаратным средствам GPU, обеспечивая при этом высокую производительность для приложений искусственного интеллекта», - говорит он.
По словам Сарина, компания Sagence, которая планирует вывести свои чипы на рынок в 2025 году, работает с «множеством» клиентов, стремясь составить конкуренцию другим аналоговым чипам для ИИ, таким как EnCharge и Mythic. «В настоящее время мы упаковываем нашу основную технологию в продукты системного уровня и убеждаемся, что мы вписываемся в существующую инфраструктуру и сценарии развертывания», - добавил он.
Компания получила инвестиции от таких инвесторов, как Vinod Khosla, TDK Ventures, Cambium Capital, Blue Ivy Ventures, Aramco Ventures и New Science Ventures, собрав в общей сложности 58 миллионов долларов за шесть лет с момента основания.
Теперь стартап планирует снова привлечь капитал, чтобы расширить свою команду из 75 человек.
«Наша структура затрат благоприятна, потому что мы не гонимся за производительностью, переходя на новейшие [производственные процессы] для наших чипов», - говорит Сарин. «Это важный фактор для нас».
Время может сыграть в пользу Sagence. По данным Crunchbase, финансирование полупроводниковых стартапов, похоже, возвращается после неудачного 2023 года. С января по июль стартапы в области чипов, поддерживаемые венчурными фондами, привлекли почти 5,3 миллиарда долларов - это намного больше, чем в прошлом году, когда такие компании привлекли в общей сложности менее 8,8 миллиарда долларов.
При этом производство микросхем является дорогостоящим мероприятием, что еще больше осложняется международными санкциями и тарифами, обещанными приходящей администрацией Трампа. Завоевание клиентов, которые «привязаны» к таким экосистемам, как у Nvidia, - еще один нелегкий путь. В прошлом году компания Graphcore, занимающаяся производством чипов для искусственного интеллекта, которая привлекла около 700 миллионов долларов и когда-то оценивалась почти в 3 миллиарда долларов, подала заявление о банкротстве после того, как ей не удалось прочно закрепиться на рынке.
Чтобы иметь хоть какие-то шансы на успех, Sagence придется доказать, что ее чипы действительно потребляют значительно меньше энергии и обладают более высокой эффективностью, чем альтернативные, а также привлечь достаточное количество венчурного финансирования для их масштабного производства.
Оригинал
Уникальность
