Sagence推動模擬芯片革命AI運算

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Sagence 正在開發類比晶片以運行人工智能

隨著圖形處理單元（GPU）在數據中心的廣泛應用，據高盛估計，人工智能將在2030年前推動電力需求增加160%。然而，這一趨勢並不具可持續性，類比和記憶體電路設計師Vishal Sarin指出，這是因為現有的GPU能耗過高。

Sarin 在芯片行業工作了十多年後，創立了Sagence AI（之前名為Analog Inference），專注於設計能效高的GPU替代品。他表示：「能夠實現實用的人工智能計算的應用受到限制，因為處理數據的設備和系統無法達到所需的性能。我們的使命是打破性能和經濟限制，同時以環保的方式推進發展。」

Sagence 開發用於運行人工智能模型的晶片和系統，並提供編程這些晶片的軟件。儘管市場上不乏創建定制人工智能硬件的公司，Sagence 的晶片卻是類比型，而非數字型，這使其在業內獨樹一幟。

大多數晶片包括GPU，都是以二進制字符串的方式存儲信息，而類比晶片則可以使用多種不同的值來表示數據。類比晶片並不是一個新概念，早在1935年至1980年間，它們就曾幫助模擬北美電網等工程項目。然而，隨著數字晶片的缺陷日益顯現，類比技術再次變得吸引人。

數字晶片需要數百個元件來執行某些計算，而類比晶片則可以用少數幾個模塊完成相同的任務。此外，數字晶片通常需要將數據在內存和處理器之間來回傳輸，這會造成瓶頸。Sarin表示：「所有主要的AI硅晶片供應商都使用這種舊的架構方法，這正在阻礙人工智能的普及。」

Sagence的類比晶片是「內存內」晶片，不需要將數據從內存轉移到處理器，這樣可以更快地完成任務。由於能夠使用多種值來存儲數據，類比晶片的數據密度也比數字晶片高。

儘管類比技術有其缺點，例如難以實現高精度和較高的編程難度，但Sarin認為，Sagence的晶片可以補充而非取代數字晶片，例如在伺服器和移動設備中加速專門應用。

Sarin指出：「Sagence的產品旨在消除GPU硬件固有的功耗、成本和延遲問題，同時為人工智能應用提供高性能。」Sagence計劃在2025年將其晶片推向市場，並正在與「多家」客戶洽談，以期與其他類比人工智能晶片公司如EnCharge和Mythic競爭。他補充說：「我們目前正在將核心技術包裝成系統級產品，並確保我們能融入現有的基礎設施和部署場景。」

自成立以來，Sagence已從包括Vinod Khosla、TDK Ventures、Cambium Capital、Blue Ivy Ventures、Aramco Ventures和New Science Ventures等投資者手中籌集了5800萬美元的資金。現在，該初創公司計劃再次籌集資金，以擴大其75人的團隊。

Sarin表示：「我們的成本結構非常有利，因為我們不追求通過轉向最新的製造工藝來提升性能，這對我們來說是一個重要因素。」根據Crunchbase的數據，半導體初創公司的資金似乎在2023年表現不佳後正在回暖。今年1月至7月，風投支持的晶片初創公司籌集了近53億美元，這一數字遠超去年，當時這類公司總共籌集不到88億美元。

然而，晶片製造是一個昂貴的項目，面臨國際制裁和即將上任的特朗普政府承諾的關稅挑戰。此外，贏得那些已經「鎖定」在Nvidia生態系統中的客戶也是一個艱巨的任務。去年，曾籌集近7億美元、估值接近30億美元的人工智能晶片製造商Graphcore因在市場上難以立足而申請破產。

要想成功，Sagence必須證明其晶片確實能顯著降低功耗並提供比替代品更高的效率，同時還需要籌集足夠的風險資金以進行大規模生產。

這篇文章探討了類比晶片的潛力及其在人工智能領域的應用，這不禁讓人思考，隨著技術的進步和市場需求的變化，未來的計算架構是否會向更高效、更環保的方向發展。Sagence的理念不僅是對現有市場的挑戰，更是一種對未來科技的探索，值得我們關注這樣的創新如何推動整個行業的變革。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。