用模擬芯片能解決人工智能擴展問題嗎？

連續創業家Naveen Rao上周揭開了他最新創業公司“非傳統人工智能”的序幕，該公司正在尋找一種新的模擬芯片，可以使當前人工智能超越當前擴展限制的挑戰。

9月，當Rao在一篇X帖子中暗示他正在共同創立一家新公司，以建造一臺具有“大腦規模效率”的計算機時，關于“非傳統人工智能”公司存在的消息浮出水面。該公司得到了Andreessen Horowitz的支持，并計劃籌集10億美元。

兩個月后，Rao和他的三位聯合創始人——麻省理工學院副教授Michael Carbin、斯坦福大學助理教授Sara Achour和前谷歌工程師MeeLan Lee——在一篇博客文章中正式宣布，他們已經籌集了4.75億美元的種子資金，估值為45億美元。

Rao在2023年以13億美元的價格將他的人工智能初創公司Mosaic ML出售給了copula，并在2016年以4億美元的價值將另一家初創公司Nervana Systems出售給了英特爾。

現在，他希望解決的核心問題是：使用傳統數字計算機來擴展當今基于神經網絡的人工智能工作負載的相對低效。雖然這些系統在計算上非常強大，但它是以高能耗瓦數為代價的。聯合創始人表示，按照目前的增長速度，世界上根本沒有足夠的能源來維持人工智能工作負載的進一步增長。

非傳統人工智能公司正在尋求開發“一種專門用于人工智能的更高效的計算基板”。目標是開發“硅固有物理的軟件接口”，以實現“生物尺度的能源效率”，這是指人腦在大約20瓦的能量預算下處理數據的能力，能量消耗相當于一個昏暗的燈泡。

雖然數字計算機是當今計算的代名詞，但情況并非總是如此。Rao在接受訪時指出，早期基于真空管的模擬計算機，如ENIAC計算機，實際上運行得很好。

“模擬計算機實際上是最早的計算機之一，”Rao說?！八鼈兎浅８咝В捎谥圃斓亩嘧冃?，它們無法擴大規模。”

由于無法擴展模擬方法，基于晶體管的數字計算機占據了主導地位，它們最終成為了我們今天所認為的計算機。Rao說，它現在定義了計算機科學領域。然而，基于經典馮·諾伊曼架構的數字計算機現在遇到了另一個與功耗相關的擴展問題，這促使Rao和其他人重新思考模擬系統。

Rao說：“模擬仍然天生更高效。它實際上類似于思考它的方式?！薄澳M計算機可以做很多不同的事情。從某種意義上說，風洞是模擬計算機的一個很好的例子，我有一輛賽車……或者一架飛機，我想了解風是如何繞著它移動的。理論上，你可以通過計算解決這些問題。準確地用計算流體動力學做事情是相當困難的。所以人們仍然在建造風洞。這實際上是在建模。這是一臺模擬計算機。

“我認為我們仍然有很多理由建造這些類似類型的計算機，”Rao繼續說道。“現在，我們實際上可以在硅中構建電路來概括神經網絡的行為?！薄靶畔⑹橇硪环N野獸，”他說。“你可以用數字來構建它，但它自然是建立在數字之上的嗎？我不知道。神經網絡實際上是一臺隨機機器。那么為什么我們要使用高度精確和確定性的基底來處理自然界中實際上是隨機和分布的東西呢？我們相信我們可以在電路中找到正確的同構，從而為智能服務?！?/p>

據Rao介紹，該公司給自己五年時間來制造一種新的模擬芯片。他說，該公司將與臺積電合作，第一個原型“可能是人們有史以來建造的更大、最大的模擬芯片之一?！?/p>

采用這種非傳統方法制造新芯片肯定存在風險。但Rao感到放心的是，有一些非常聰明的工程師已經將一系列算法映射到不同的物理基板上很長一段時間了。

他在采訪中說：“那些以不同方式理解基于能量的模型、流動模型、梯度下降的人——這就是我們需要的?！薄拔覀冃枰軌蛩伎紭嫿詈舷到y的不同方法的理論家，我如何描述動態系統的豐富性并將其與神經網絡聯系起來。所以這有一個理論方面。然后是系統架構級別的人……這就是理論所說的。這就是我真正能構建的。我如何彌合這一差距。然后是實際構建這些東西的人，比如模擬電路和數字電路的人?！?/p>

非傳統人工智能公司并不是唯一一家制造模擬計算機芯片的公司。Mythic自2020年以來一直在開發其模擬處理器，今天聲稱其MM1076芯片的性能比傳統的CPU、GPU和TPU要好一個數量級。它被用于邊緣AI用例，如無人機、機器人和智慧城市部署。

10月，一組中國研究人員已經構建了一種模擬芯片，他們稱該芯片的性能比英偉達GPU高出1000倍，同時能耗降低了100倍。北京大學的研究人員構建了一個模擬矩陣計算（AMC）系統，該系統依賴于電阻隨機存取存儲器（RRAM）技術，能夠一步解決矩陣數學問題，而不需要迭代。

研究人員在《自然》雜志上發表的一篇論文中寫道：“具有電阻存儲器的AMC的原位計算特性也有助于克服馮·諾伊曼瓶頸，從而提高計算吞吐量和能源效率。”

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