Binlerce katlık enerji verimliliği

Geleneksel CPU ve GPU mimarilerinden tamamen farklı bir yaklaşım benimseyen Extropic’in çipleri, ölçeklendiğinde binlerce kat daha enerji verimli olmayı vaat ediyor. Bu, günümüzdeki sürekli artan yapay zeka yatırımlarının önündeki en büyük zorluğun çözülmesi anlamına geliyor. Elbette iddianın gerçeğe dönüşmesi gerek ancak AI veri merkezlerinin enerji tüketimi giderek ciddi bir sorun haline geliyor.

< Resime gitmek için tıklayın >

Şirket, bu yeni işlemcilere termodinamik örnekleme birimleri (TSU) adını veriyor. TSU’lar, silikon bileşenler aracılığıyla termodinamik elektron dalgalanmalarını kullanıyor ve bunları, hava durumu tahmini gibi karmaşık sistemlerin olasılıklarını ya da görüntü, metin ve video üretebilen yapay zeka modellerini simüle etmek için şekillendiriyor.

Extropic, ilk çalışan çiplerini sınırlı sayıda ortağıyla paylaştı. Bunlar arasında ileri düzey yapay zeka laboratuvarları, hava durumu modellemesi üzerine çalışan girişimler ve bazı hükümet temsilcileri bulunuyor.

Yeni donanımı test edenlerden biri de Atmo girişiminin CEO’su Johan Mathe. Atmo, savunma bakanlığı gibi müşteriler için normalden çok daha yüksek çözünürlüklü hava durumu tahminleri sunuyor. Mathe, Extropic’in çiplerinin farklı hava durumu olasılıklarını çok daha verimli hesaplamayı mümkün kılacağını vurguluyor. Şirket ayrıca TRHML adını verdiği bir yazılım sunuyor. Bu yazılım, Extropic çiplerinin davranışlarını GPU üzerinde simüle etmeye imkan tanıyor. Mathe, hem yazılım hem de gerçek çipi kullanarak “p-bit’lerin beklenen şekilde davrandığını gözlemlediğini” aktarıyor.

Extropic’in XTR-0 adlı donanımı, farklı görevler için yeniden yapılandırılabilen bir FPGA çip ile içinde birkaç kübit bulunan iki adet olasılıksal çip olan X-0’dan oluşuyor. Geleneksel 1 veya 0 değerine sahip bitler yerine, p-bitler belirsizliği modelleyebiliyor. Ölçek sınırlı olsa da bu çip, şirketin yaklaşımının potansiyelini gösteriyor.

Geleneksel çiplerden farkı ne?

Extropic’in geliştirdiği TSU ise tamamen farklı bir fiziksel ve matematiksel temele dayanıyor. Bu birimlerdeki p-bit (probabilistic bit), klasik bit gibi sabit bir 1 veya 0 değil. Bu birimler her an iki durum arasında olasılıksal olarak salınır. Yani bir p-bit, belirli bir anda “%70 olasılıkla 1, %30 olasılıkla 0” olabilir. Bu, tıpkı doğadaki termodinamik dalgalanmalar gibi rastlantısal ama kontrol edilebilir bir davranıştır. TSU’lar bu rastlantısal hareketleri istatistiksel modeller üretmek için kullanır. Böylece yapay zeka modelleri, hava durumu tahminleri veya moleküler simülasyonlar gibi belirsizlik temelli sistemleri, klasik işlemcilere göre çok daha doğal ve enerji verimli biçimde modelleyebilir.

Ayrıca Bkz.Samsung vites yükseltiyor: HBM4 ve GDDR7 planları netleşti

Extropic, arXiv üzerinde yayınladığı bir makalede, binlerce p-bit içeren daha büyük bir çipin (Z-1) gelecek yıl hazır olacağını ve bunun yeni tür bir difüzyon modeli oluşturmak için kullanılabileceğini duyurdu. 250.000 p-bit'e sahip olacağı söylenen Z-1, görüntü ve videolar oluşturmak ve robotların hareketlerini yönlendirmek için kullanılan AI modellerini oluşturmak için kullanılabilir.