8月18日消息，近日，Normal Computing宣布其全球首款熱力學(xué)計(jì)算芯片CN101成功完成流片。

這款為人工智能和高性能計(jì)算數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的ASIC芯片，采用熱力學(xué)原理及其他物理法則，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)芯片難以企及的計(jì)算效率。

熱力學(xué)芯片與傳統(tǒng)計(jì)算芯片截然不同，更接近量子計(jì)算和概率計(jì)算領(lǐng)域，傳統(tǒng)的CPU和GPU需要消耗大量能量來強(qiáng)制執(zhí)行確定性邏輯計(jì)算，而CN101則利用自然動態(tài)的隨機(jī)性來加速AI推理。

Normal Computing的硅工程負(fù)責(zé)人Zachary Belateche表示：“我們專注于能夠利用噪聲、隨機(jī)性和非確定性的算法，這些算法的應(yīng)用范圍非常廣泛，從科學(xué)計(jì)算到人工智能再到線性代數(shù)?！?

據(jù)介紹，熱力學(xué)芯片的組件初始處于半隨機(jī)狀態(tài)，當(dāng)程序輸入這些組件并達(dá)到平衡時(shí)，該平衡狀態(tài)即被讀取為解決方案。

這種計(jì)算方式僅適用于非確定性結(jié)果的應(yīng)用，例如人工智能圖像生成和其他訓(xùn)練任務(wù)，而無法用于訪問網(wǎng)絡(luò)瀏覽器等傳統(tǒng)應(yīng)用。

CN101主要專注于高效解決線性代數(shù)和矩陣運(yùn)算，并利用其專有的采樣系統(tǒng)解決其他概率計(jì)算任務(wù)，這些任務(wù)正是AI訓(xùn)練的特定需求，其能效比傳統(tǒng)芯片提升高達(dá)1000倍。

Normal的熱力學(xué)計(jì)算愿景是構(gòu)建一個(gè)包含CPU、GPU、熱力學(xué)ASIC，甚至概率和量子芯片的AI訓(xùn)練服務(wù)器，以實(shí)現(xiàn)對各種問題的最高效解決方案。

根據(jù)計(jì)劃，Normal Computing將在2026年推出CN201，主要面向高分辨率擴(kuò)散模型和擴(kuò)展的AI工作負(fù)載;2027年底或2028年初將推出CN301，將會進(jìn)一步擴(kuò)展到高級視頻擴(kuò)散模型。