2024 m. lapkričio 19 d
Daugumą dirbtinio intelekto modelių maitina grafikos apdorojimo įrenginiai (GPU), kurie, kaip žinoma, sunaudoja daug energijos. Pagal Goldman Sachs, iki 2030 m. vis daugiau duomenų bus naudojami GPU centrų elektros energijos poreikis padidėtų 160 proc. Vishal Sarin, patyręs analoginių ir atminties grandinių dizaineris, įkūrė Sagence AI, iš pradžių žinomą kaip Analog Inference, pamatęs, kad ši tendencija yra netvari. Verslas daugiausia dėmesio skiria GPU pakaitalų, vartojančių mažiau energijos, kūrimui, sprendžiant našumo ir aplinkos problemas.
„Sagence“ kuria sistemas ir analoginius lustus dirbtinio intelekto programoms, taip pat programinę įrangą, reikalingą joms programuoti. Analoginiuose lustuose informacijai pateikti naudojamas verčių diapazonas, priešingai nei standartiniai skaitmeniniai lustai, kuriuose duomenys saugomi kaip dvejetainės reikšmės. Dėl šio skirtumo analoginės grandinės gali apdoroti duomenis tiesiogiai atmintyje ir atlikti kai kuriuos skaičiavimus naudojant mažiau dalių, pašalindamos kliūtis, atsirandančias dėl duomenų perdavimo tarp procesorių ir atminties. Be to, palyginti su skaitmeniniais analogais, analoginiai procesoriai užtikrina didesnį duomenų tankį.
Nepaisant to, kad analoginė technologija buvo prieinama dešimtmečius, ji grįžta, nes skaitmeniniai procesoriai negali neatsilikti nuo šiuolaikinio pasaulio reikalavimų. Tačiau yra ir analoginių lustų trūkumų, būtent tikslios gamybos poreikis ir programavimo sudėtingumas. „Sagence“ parduoda savo lustus kaip priedą prie skaitmeninių technologijų, sutelkdama dėmesį į tam tikras serverių ir mobiliųjų įrenginių programas, kad išspręstų tokias problemas kaip delsa, kaina ir energijos suvartojimas.
„Sagence“, planuojanti parduoti savo lustus 2025 m., jau bendradarbiauja su klientais ir susiduria su kitų analoginių lustų gamintojų, kurie specializuojasi dirbtinio intelekto srityje, konkurencija, pavyzdžiui, „EnCharge“ ir „Mythic“. Investuotojai, tokie kaip Vinod Khosla, TDK Ventures ir Aramco Ventures, į bendrovę įnešė 58 milijonus dolerių ir ketina ieškoti daugiau pinigų, kad padidintų savo 75 darbuotojų skaičių. Ekonomiškai efektyvus „Sagence“ požiūris, kuris atsiriboja nuo naujausių gamybos metodų, padidina jos patrauklumą žiaurioje pramonėje.
Potencialias Sagence galimybes rodo naujausios tendencijos. Rizikos kapitalo pinigų suma, pritraukta puslaidininkių startuoliams yra didėja; vien per pirmąjį 2024 metų pusmetį buvo surinkta 5,3 mlrd. Vis dėlto vis dar reikia įveikti kliūtis, tokias kaip gerai žinomų firmų, tokių kaip „Nvidia“, konkurencija, brangi gamyba ir įėjimo į rinkas, kuriose vyrauja nusistovėjusios technologijos, problema. Pavojus pabrėžiamas Graphcore, dirbtinio intelekto lustų gamintojos, paskelbusios bankrotą, nepaisant didelio finansavimo, atvejis.
„Sagence“ sėkmė priklauso nuo jos gebėjimo tiekti energiją taupančius, didelio našumo lustus, kartu efektyviai didinant gamybos apimtis. Bendrovė siekia išskirtinės pozicijos tobulėjančioje AI techninės įrangos aplinkoje, spręsdama tiek ekonominius, tiek aplinkosaugos iššūkius.
Paskatinkite naujoves naudodami duomenis naudodami Code Labs Academy'sData Science & AI Bootcamp.