Databricks’ ehemaliger KI-Chef will Energiekosten um das 1.000-fache senken

Die unermüdliche Suche nach dem nächsten Durchbruch in der KI hat zahlreiche ehrgeizige Initiativen finanziert, doch ein Startup nutzt diese Chance, um die Computerarchitektur von Grund auf neu zu konstruieren.
Unter der Führung von Naveen Rao, dem ehemaligen Leiter der KI bei Databricks, zielt Unconventional AI darauf ab, die Energieeffizienz der Inferenzverarbeitung drastisch zu verbessern. Ihre Kerninnovation: eine neuartige, auf Oszillatoren basierende Computerarchitektur.
Am Donnerstag stellte das Unternehmen sein erstes KI-Modell, Un0, vor, ein Bildgenerierungstool, das erstmals demonstriert, wie ihre Technologie konventionelle KI-Systeme nachahmen kann. In einem begleitenden Forschungs paper erklärt das Team, wie sie ein voll funktionsfähiges Bildgenerierungsmodell unter Verwendung einer Software-Simulation dieser neuen Architektur entwickelten und dabei eine Leistung erreichten, die mit State-of-the-Art-Diffusionsmodellen vergleichbar ist.
„Dies stellt das ‚Hello World‘ eines neuen Rechenparadigmas dar“, sagte Rao gegenüber TechCrunch. „Erwarten Sie in diesem Bereich in den nächsten Jahren einige spannende Entwicklungen.“
Während die Ausgabe von Un0 derjenigen von Modellen wie Stable Diffusion oder OpenAIs GPT Image 1 ähnelt, liegt der Unterschied in ihrem zugrunde liegenden Mechanismus. Das Modell stützt sich auf eine auf Oszillatoren basierende Architektur, die sich grundlegend von den Chips unterscheidet, die traditionelles Computing und große Sprachmodelle antreiben. Obwohl die Vorteile dieses Ansatzes komplex sind, prognostiziert Rao, dass er den Stromverbrauch um bis zu das 1.000-fache reduzieren könnte.
Ein Großteil der notwendigen Infrastruktur befindet sich jedoch noch in der Entwicklung. Die aktuelle Version von Un0 läuft auf einer Software-Simulation der Oszillatorenchips von Unconventional, mit Plänen, bald Schaltpläne für die eigentliche Hardware freizugeben. Die langfristige Vision umfasst den Aufbau eines vollständigen Inferenzstapels von Grund auf, wodurch Unconventional AI Rechenkapazitäten bereitstellen kann, die denen anderer Cloud-Anbieter ähneln.
„Wir bauen eine neue Systemarchitektur, die auf unseren proprietären Chips basiert“, erklärt Rao. „KI-Modelle werden auf dieser Infrastruktur laufen, wobei eine Netzwerkschnittstelle eingehende Prompts und ausgehende Inferenzen verarbeitet, alles bei nur 1/1000stel des Stromverbrauchs.“
Dies ist ein außergewöhnlich ehrgeiziges Ziel für ein Unternehmen mit weniger als 50 Mitarbeitern. Dennoch könnte dieser Ansatz angesichts des massiven Ausmaßes der KI-Expansion und der steigenden Kosten im Zusammenhang mit der Deckung des Inferenzbedarfs einer der wenigen sein, der in der Lage ist, die Größe des Problems anzugehen. Rao identifiziert die Verfügbarkeit von Energie als kritischen Engpass für das zukünftige KI-Wachstum und positioniert Unconventional als eines der wenigen Projekte, das mit den Mitteln ausgestattet ist, um diese Einschränkung anzugehen.
„Das Skalieren von KI ist aufgrund von Energieeinschränkungen schwierig, die wahrscheinlich in den kommenden Jahren zur grundlegenden Grenze werden. Wir können sie einfach nicht umgehen; letztendlich wird dies eine energiebegrenzte Herausforderung sein“, stellt er fest.
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