Նոյեմբերի 19, 2024 թ
AI մոդելների մեծամասնությունը սնուցվում է գրաֆիկայի մշակման միավորներով (GPU), որոնք հայտնի են էներգատար: Goldman Sachs-ի համաձայն, մինչև 2030 թվականը GPU-ների օգտագործումը տվյալների մեջ կաճի. կենտրոնները կհանգեցնեն էլեկտրաէներգիայի կարիքի 160%-ով աճին: Վիշալ Սարինը, անալոգային և հիշողության սխեմաների փորձառու դիզայներ, հիմնեց Sagence AI-ն, որն ի սկզբանե հայտնի էր որպես Analog Inference, տեսնելով, որ այս միտումը անկայուն է: Բիզնեսը կենտրոնանում է GPU-ի փոխարինիչներ մշակելու վրա, որոնք ավելի քիչ էներգիա են սպառում, լուծելով ինչպես աշխատանքի, այնպես էլ շրջակա միջավայրի հետ կապված խնդիրները:
Sagence-ը ստեղծում է համակարգեր և անալոգային չիպեր AI հավելվածների համար, ինչպես նաև ծրագրային ապահովում, որն անհրաժեշտ է դրանք ծրագրավորելու համար: Անալոգային չիպերն օգտագործում են մի շարք արժեքներ՝ տեղեկատվություն ներկայացնելու համար՝ ի տարբերություն ստանդարտ թվային չիպերի, որոնք տվյալները պահում են որպես երկուական արժեքներ: Այս տարբերության պատճառով անալոգային սխեմաները կարող են տվյալներ մշակել անմիջապես հիշողության մեջ և կատարել որոշ հաշվարկներ՝ օգտագործելով ավելի քիչ մասեր՝ հեռացնելով պրոցեսորների և հիշողության միջև տվյալների փոխանցման արդյունքում առաջացած խոչընդոտները: Ավելին, համեմատած իրենց թվային գործընկերների հետ, անալոգային պրոցեսորներն ապահովում են տվյալների ավելի մեծ խտություն:
Չնայած տասնամյակներ շարունակ հասանելի լինելուն, անալոգային տեխնոլոգիան վերադառնում է, քանի որ թվային պրոցեսորները չեն կարող համահունչ լինել ժամանակակից աշխարհի պահանջներին: Այնուամենայնիվ, անալոգային չիպերի թերությունները նույնպես կան, մասնավորապես, ճշգրիտ արտադրության անհրաժեշտությունը և ծրագրավորման բարդությունը: Sagence-ը շուկայացնում է իր չիպերը որպես թվային տեխնոլոգիաների հավելում, կենտրոնանալով սերվերների և շարժական սարքերի որոշակի հավելվածների վրա՝ լուծելու այնպիսի խնդիրներ, ինչպիսիք են ուշացումը, արժեքը և էներգիայի սպառումը:
Sagence-ը, որը նախատեսում է առևտրայնացնել իր չիպերը 2025 թվականին, արդեն համագործակցում է հաճախորդների հետ և դիմակայում է այլ անալոգային չիպեր արտադրողների մրցակցությանը, որոնք մասնագիտացած են AI-ի մեջ, ինչպիսիք են EnCharge-ը և Mythic-ը: Ներդրողներ, ինչպիսիք են Vinod Khosla-ն, TDK Ventures-ը և Aramco Ventures-ը, ներդրել են ընկերությանը 58 միլիոն դոլար, և այն մտադիր է ավելի շատ գումար փնտրել իր 75 աշխատակիցներից բաղկացած անձնակազմն ավելացնելու համար: Sagence-ի ծախսարդյունավետ մոտեցումը, որը հեռու է մնում արտադրության նորագույն տեխնիկայից, մեծացնում է իր գրավչությունը անարդյունավետ արդյունաբերության մեջ:
Sagence-ի պոտենցիալ հնարավորությունները մատնանշվում են վերջին միտումներով: Կիսահաղորդչային ստարտափների համար հանգանակված վենչուրային կապիտալի գումարը է աճող; միայն 2024 թվականի առաջին կիսամյակում հավաքվել է 5,3 մլրդ դոլար։ Այնուամենայնիվ, դեռևս կան խոչընդոտներ հաղթահարելու, ինչպիսիք են Nvidia-ի նման հայտնի ընկերությունների մրցակցությունը, թանկարժեք արտադրությունը և շուկաներ մուտք գործելու խնդիրը, որտեղ գերակշռում են կայացած տեխնոլոգիաները: Վտանգները ընդգծված են Graphcore-ի՝ արհեստական ինտելեկտի չիպեր արտադրողի դեպքով, որը սնանկ է հայտարարել՝ չնայած զգալի ֆինանսավորմանը:
Sagence-ի հաջողությունը կախված է էներգաարդյունավետ, բարձր արտադրողականության չիպերի մատակարարման կարողությունից՝ միաժամանակ արդյունավետորեն մեծացնելով արտադրությունը: Ընկերությունը նպատակ ունի եզակի դիրքավորվել արհեստական ինտելեկտի առաջընթաց ապարատային լանդշաֆտում՝ լուծելով ինչպես տնտեսական, այնպես էլ բնապահպանական մարտահրավերները:
Տվյալների միջոցով զարգացրեք նորարարությունը Code Labs Academy'sData Science & AI Bootcamp.