집Databricks의 전 AI 최고책임자는 에너지 비용을 1,000배까지 절감하는 것을 목표로 한다
차세대 AI 돌파구를 향한 끊임없는 추구는 수많은 야심 찬 이니셔티브에 자금을 지원해 왔지만, 한 스타트업은 이 기회를 활용하여 컴퓨팅 아키텍처를 처음부터 재구축하고 있습니다.
Databricks의 전 AI 책임자였던 Naveen Rao의 리더십 하에 Unconventional AI는 추론 처리의 에너지 효율을 극적으로 향상시키는 것을 목표로 합니다. 그들의 핵심 혁신은 새로운 발진기 기반 컴퓨터 아키텍처입니다.
목요일, 이 회사는 최초의 AI 모델인 Un0를 공개했으며, 이는 이미지 생성 도구로 그들의 기술이 기존 AI 시스템을 어떻게 모방할 수 있는지 처음으로 보여줍니다. 동반 연구 논문에서 팀은 이 새로운 아키텍처의 소프트웨어 시뮬레이션을 사용하여 완전히 기능하는 이미지 생성 모델을 어떻게 개발했으며, 최신 디퓨전 모델과 비교할 만한 성능을 달성했는지 설명합니다.
“이는 새로운 컴퓨팅 패러다임의 ‘hello world’를 나타냅니다.” Rao는 TechCrunch에게 말했습니다. “다음 1년 동안 이 공간에서 흥미로운 발전을 기대하십시오.”
Un0의 출력이 Stable Diffusion이나 OpenAI의 GPT Image 1과 같은 모델의 출력과 유사해 보이지만, 그 차이는 기본 메커니즘에 있습니다. 이 모델은 전통적인 컴퓨팅과 대규모 언어 모델을 구동하는 칩과는 근본적으로 다른 발진기 기반 아키텍처에 의존합니다. 이 접근법의 이점은 복잡하지만, Rao는 전력 소비를 최대 1,000배까지 줄일 수 있다고 예측합니다.
그러나 필요한 인프라의 대부분이 아직 개발 중입니다. 현재 Un0 버전은 Unconventional의 발진기 칩에 대한 소프트웨어 시뮬레이션에서 작동하며, 곧 실제 하드웨어의 회로도 출시 계획입니다. 장기적인 비전은 바닥부터 완전한 추론 스택을 구축하여 Unconventional AI가 다른 클라우드 제공자와 유사한 컴퓨팅 용량을 제공할 수 있도록 하는 것입니다.
“우리는 독점 칩을 중심으로 새로운 시스템 아키텍처를 구축하고 있습니다.” Rao는 설명합니다. “AI 모델은 이 인프라에서 실행되며, 네트워크 인터페이스가 들어오는 프롬프트와 나가는 추론을 처리하고, 모든 과정에서 전력 소비는 1/1000에 불과합니다.”
50명 미만의 직원을 가진 회사에게는 매우 야심 찬 목표입니다. 그럼에도 불구하고 AI 확장의 막대한 규모와 추론 요구를 충족하는 데 따른 증가하는 비용을 고려할 때, 이 접근법은 문제의 규모를 해결할 수 있는 몇 가지 방법 중 하나일 수 있습니다. Rao는 전력 가용성을 향후 AI 성장의 주요 병목 현상으로 식별하며, Unconventional을 이 제약 조건을 해결할 수 있는 몇 안 되는 프로젝트 중 하나로 위치시킵니다.
“에너지 제약으로 인해 AI를 확장하는 것은 어렵습니다. 이는 향후 몇 년 동안 근본적인 한계가 될 가능성이 높습니다. 우리는 이를 우회할 수 없습니다; 궁극적으로 이는 에너지 제한이 있는 도전이 될 것입니다.”라고 그는 지적합니다.
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