首頁Databricks 前 AI 負責人旨在將能源成本降低 1000 倍
對AI下一次突破的不懈追求資助了大量雄心勃勃的計劃，然而，有一家初創公司正抓住這一機遇，從頭開始重構計算架構。
在Databricks前AI負責人Naveen Rao的領導下，Unconventional AI旨在大幅提高推理處理的能源效率。其核心創新是一種基於振盪器的新型計算機架構。
週四，該公司釋出了其首款AI模型Un0，這是一個影象生成工具，首次展示了其技術如何模擬傳統AI系統。在一份配套研究論文中，團隊解釋了他們如何利用這種新架構的軟體模擬，開發出一個功能齊全的影象生成模型，其效能可與最先進的擴散模型相媲美。
“這代表了新計算正規化的‘Hello World’，”Rao告訴TechCrunch。“預計未來一年這一領域將出現一些引人注目的進展。”
雖然Un0的輸出結果類似於Stable Diffusion或OpenAI的GPT Image 1等模型，但其區別在於底層機制。該模型依賴於基於振盪器的架構，這與為傳統計算和大型語言模型提供動力的晶片截然不同。儘管這種方法的好處錯綜複雜，但Rao預測它可將功耗降低多達1,000倍。
然而，許多必要的基礎設施仍在開發中。當前的Un0版本執行在Unconventional振盪器晶片的軟體模擬之上，並計劃很快釋出實際硬體的原理圖。長期願景是從零開始構建完整的推理堆疊，使Unconventional AI能夠提供與其他雲提供商類似的計算能力。
“我們正在構建一個以我們專有晶片為中心的新系統架構，”Rao解釋道。“AI模型將在此基礎設施上執行，網路介面處理傳入的提示和輸出的推理，同時僅消耗1/1000的電力。”
對於一家擁有不到50名員工的公司來說，這是一個極其雄心勃勃的目標。然而，鑑於AI擴張的巨大規模以及滿足推理需求所帶來的日益增長的成本，這種方法可能是少數能夠解決這一問題規模的方案之一。Rao將電力供應確定為未來AI增長的關鍵瓶頸，將Unconventional定位為少數幾個有能力解決這一限制的專案之一。
“由於能源限制，擴充套件AI非常困難，這很可能在未來幾年成為根本性限制。我們根本無法繞過它；最終，這將是一個受能源限制的挑戰，”他指出。
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