Extropic公司正在推出一种全新的"热力学计算"范式,全新的硬件平台，不仅是提高计算性能,更是改变我们对"计算"这个概念的根本认知
What?
热力学计算的核心理念是:
不再压制世界本源的熵产生,而是与之达成共生,将自然界无处不在的热噪声转化为推进计算的力量。它所追求的目标是将概率生成式人工智能算法直接嵌入到物理世界之中,让计算过程完全贴合热力学规律,在时空和能量方面达到物理允许的极限效率
要实现这个构想并不简单,Extropic研究人员号称他们突破晶体管技术的局限,发明出全新的超导器件，在极低温下利用铝制约瑟夫顿二极管中的电子呈现出量子效应,这正是热力学计算的关键所在
Why?
传统计算已经暴露出瓶颈 摩尔定律给我们带来的数字计算能力提升已经开始放缓,这是由于晶体管制造工艺无法无限缩小所导致的。与此同时,噪声和耗能等物理学限制也让传统计算架构的能力遇到了天花板。生物体内的细胞网络运算虽然天然高效,但它们依赖的是反应物之间本源的随机波动,而非刚性数字运算。这启发了Extropic研究人员:也许需要重新定义"计算机"的概念,寻求一种与世界本真物理规律相融合的全新计算范式。
量子计算被寄予厚望,有望突破经典计算的极限。但噪声一直是它的死穴。Extropic来自量子计算领域的科学家们经过多年探索,惊人地发现:噪声未必是障碍,恰恰相反,它可以成为推动计算的动力!
他们称之为"热力学计算"。不同于将数据编码为0和1的数字计算,热力学计算利用电子在温度存在时的热运动,将数据映射为连续的模糊状态。机器学习的优化过程,就好比是在控制这些量子态,使其逐步达到目标状态
这种全新的计算范式,不仅提高了能效,更重要的是它更加贴近大自然的运行方式
How?
Extropic是热力学计算的实践者。它的创始人来自量子计算领域,看清了依赖量子力学的路径在工业化方面仍面临重重困难,于是放弃了量子计算,转而追求利用噪声推进运算的新范式
Extropic是如何实现热力学计算的?
它的第一代处理器由铝制成,在极低温下运行时呈现超导态。芯片上集成了多种潜在的"超导神经元"设计,利用约瑟夫森效应引入非线性,形成高维非高斯分布。通过调节神经元参数,单个设备就能生成广泛的概率分布族。这些被动式超导芯片只在测量或操作状态时才消耗能量,因此具有极高的能效
Extropic芯片的工作原理类似于布朗运动:
将电子视为漂浮在液体分子中的微粒,电子受到周围原子的撞击会产生热运动,从而在电路中不断扩散和漂移。Extropic在电路中设计了一些限制电子运动的元件,如线圈、晶体管等,这些元件就相当于对布朗粒子的弹簧束缚。在这些约束下,电子的热噪声会使它们形成一种稳态概率分布
通过调节电路元件的参数,比如改变线圈电感、晶体管偏置等,就可以"编程"出不同的概率分布。这个过程有点像是改变弹簧的劲度来控制布朗粒子,只不过在Extropic的设备中,扮演这一角色的是电路元件中的电子
Extropic还在开发可在室温下运行、能够大规模生产的半导体版本设备。在软件层面,公司正构建一个将概率模型编译到硬件的层,支持在模拟或真实的热力学加速器上分层执行过大的程序
Extropic已经完成了1410万美元的种子轮融资,吸引了不少知名科技公司的加入,这将助力公司在热力学计算道路上加速前行
结语
利用模拟电路来加速AI工作负载的这整个idea并不新鲜。IBM、英特尔和其他公司多年来一直在尝试利用神经网络的噪声容忍度来提高效率
问题在于模拟设计很难,比普通的数字VLSI难上几个数量级。混合信号的处理、非线性变化、器件水平的操控等等
现在Extropic最基本平台还没有跑通，更别提量产，这玩意每一个芯片表现都不一样，Extropic没有公开任何软件模拟或基准测试,对一家号称拥有革命性新架构的硬件公司来说,这难道不是违背了硬件开发的第一规则吗?模拟先于制造
当然了，如果真的实现，这将彻底颠覆现在计算形式
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