2024. gada 19. novembris
Lielāko daļu AI modeļu darbina grafikas apstrādes bloki (GPU), kas ir bēdīgi energoietilpīgi. Saskaņā ar Goldman Sachs, līdz 2030. gadam pieaugošā GPU izmantošana datos centri radītu 160% vajadzību pēc elektrības. Vishal Sarin, pieredzējis analogo un atmiņas shēmu dizainers, izveidoja Sagence AI, kas sākotnēji bija pazīstams kā Analog Inference, pēc tam, kad bija redzējis, ka šī tendence nav ilgtspējīga. Uzņēmums koncentrējas uz GPU aizstājēju izstrādi, kas patērē mazāk enerģijas, risinot gan veiktspējas, gan vides problēmas.
Sagence izveido sistēmas un analogās mikroshēmas AI lietojumprogrammām, kā arī programmatūru, kas nepieciešama to programmēšanai. Analogās mikroshēmas izmanto dažādu vērtību diapazonu, lai attēlotu informāciju, atšķirībā no standarta digitālajām mikroshēmām, kas datus glabā kā bināras vērtības. Šīs atšķirības dēļ analogās shēmas var apstrādāt datus tieši atmiņā un veikt dažus aprēķinus, izmantojot mazāk daļu, tādējādi novēršot sastrēgumus, ko rada datu pārsūtīšana starp procesoriem un atmiņu. Turklāt, salīdzinot ar digitālajiem analogiem, analogie procesori nodrošina lielāku datu blīvumu.
Neskatoties uz to, ka analogā tehnoloģija ir pieejama jau vairākus gadu desmitus, tā atgriežas, jo digitālie procesori nespēj sekot mūsdienu pasaules prasībām. Tomēr analogajām mikroshēmām ir arī trūkumi, proti, nepieciešamība pēc precīzas ražošanas un programmēšanas sarežģītība. Sagence tirgo savas mikroshēmas kā papildinājumu digitālajām tehnoloģijām, koncentrējoties uz noteiktām serveru un mobilo ierīču lietojumprogrammām, lai atrisinātu tādas problēmas kā latentums, izmaksas un enerģijas patēriņš.
Sagence, kas plāno komercializēt savas mikroshēmas 2025. gadā, jau sadarbojas ar klientiem un saskaras ar konkurenci no citiem analogo mikroshēmu ražotājiem, kas specializējas AI, piemēram, EnCharge un Mythic. Investori, piemēram, Vinod Khosla, TDK Ventures un Aramco Ventures, ir ieguldījuši uzņēmumā 58 miljonus ASV dolāru, un tas plāno meklēt vairāk naudas, lai palielinātu savu 75 darbinieku skaitu. Sagence rentabla pieeja, kas atturas no jaunākajām ražošanas metodēm, palielina tās pievilcību nežēlīgajā nozarē.
Par Sagence potenciālajām iespējām liecina jaunākās tendences. Pusvadītāju jaunizveidotiem uzņēmumiem piesaistītā riska kapitāla naudas summa ir pieaug; 2024. gada pirmajā pusē vien tika piesaistīti 5,3 miljardi ASV dolāru. Tomēr joprojām ir jāpārvar šķēršļi, piemēram, sāncensība no labi zināmiem uzņēmumiem, piemēram, Nvidia, dārga ražošana un problēma iekļūt tirgos, kur dominē iedibinātās tehnoloģijas. Apdraudējumus izceļ Graphcore, AI mikroshēmu ražotāja gadījums, kas paziņoja par bankrotu, neskatoties uz ievērojamo finansējumu.
Sagence panākumi ir atkarīgi no tā spējas piegādāt energoefektīvas, augstas veiktspējas mikroshēmas, vienlaikus efektīvi palielinot ražošanas apjomu. Uzņēmuma mērķis ir unikāli pozicionēt sevi progresīvajā AI aparatūras vidē, risinot gan ekonomiskās, gan vides problēmas.
Veiciniet inovācijas, izmantojot datus, izmantojot Code Labs Academy'sData Science & AI Bootcamp.