連續(xù)創(chuàng)業(yè)家Naveen Rao上周揭開(kāi)了他最新創(chuàng)業(yè)公司“非傳統(tǒng)人工智能”的序幕，該公司正在尋找一種新的模擬芯片，可以使當(dāng)前人工智能超越當(dāng)前擴(kuò)展限制的挑戰(zhàn)。

9月，當(dāng)Rao在一篇X帖子中暗示他正在共同創(chuàng)立一家新公司，以建造一臺(tái)具有“大腦規(guī)模效率”的計(jì)算機(jī)時(shí)，關(guān)于“非傳統(tǒng)人工智能”公司存在的消息浮出水面。該公司得到了Andreessen Horowitz的支持，并計(jì)劃籌集10億美元。

兩個(gè)月后，Rao和他的三位聯(lián)合創(chuàng)始人——麻省理工學(xué)院副教授Michael Carbin、斯坦福大學(xué)助理教授Sara Achour和前谷歌工程師MeeLan Lee——在一篇博客文章中正式宣布，他們已經(jīng)籌集了4.75億美元的種子資金，估值為45億美元。

Rao在2023年以13億美元的價(jià)格將他的人工智能初創(chuàng)公司Mosaic ML出售給了copula，并在2016年以4億美元的價(jià)值將另一家初創(chuàng)公司Nervana Systems出售給了英特爾。

現(xiàn)在，他希望解決的核心問(wèn)題是：使用傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)來(lái)擴(kuò)展當(dāng)今基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能工作負(fù)載的相對(duì)低效。雖然這些系統(tǒng)在計(jì)算上非常強(qiáng)大，但它是以高能耗瓦數(shù)為代價(jià)的。聯(lián)合創(chuàng)始人表示，按照目前的增長(zhǎng)速度，世界上根本沒(méi)有足夠的能源來(lái)維持人工智能工作負(fù)載的進(jìn)一步增長(zhǎng)。

非傳統(tǒng)人工智能公司正在尋求開(kāi)發(fā)“一種專(zhuān)門(mén)用于人工智能的更高效的計(jì)算基板”。目標(biāo)是開(kāi)發(fā)“硅固有物理的軟件接口”，以實(shí)現(xiàn)“生物尺度的能源效率”，這是指人腦在大約20瓦的能量預(yù)算下處理數(shù)據(jù)的能力，能量消耗相當(dāng)于一個(gè)昏暗的燈泡。

雖然數(shù)字計(jì)算機(jī)是當(dāng)今計(jì)算的代名詞，但情況并非總是如此。Rao在接受訪時(shí)指出，早期基于真空管的模擬計(jì)算機(jī)，如ENIAC計(jì)算機(jī)，實(shí)際上運(yùn)行得很好。

“模擬計(jì)算機(jī)實(shí)際上是最早的計(jì)算機(jī)之一，”Rao說(shuō)。“它們非常高效，但由于制造的多變性，它們無(wú)法擴(kuò)大規(guī)模?！?/p>

由于無(wú)法擴(kuò)展模擬方法，基于晶體管的數(shù)字計(jì)算機(jī)占據(jù)了主導(dǎo)地位，它們最終成為了我們今天所認(rèn)為的計(jì)算機(jī)。Rao說(shuō)，它現(xiàn)在定義了計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域。然而，基于經(jīng)典馮·諾伊曼架構(gòu)的數(shù)字計(jì)算機(jī)現(xiàn)在遇到了另一個(gè)與功耗相關(guān)的擴(kuò)展問(wèn)題，這促使Rao和其他人重新思考模擬系統(tǒng)。

Rao說(shuō)：“模擬仍然天生更高效。它實(shí)際上類(lèi)似于思考它的方式?！薄澳M計(jì)算機(jī)可以做很多不同的事情。從某種意義上說(shuō)，風(fēng)洞是模擬計(jì)算機(jī)的一個(gè)很好的例子，我有一輛賽車(chē)……或者一架飛機(jī)，我想了解風(fēng)是如何繞著它移動(dòng)的。理論上，你可以通過(guò)計(jì)算解決這些問(wèn)題。準(zhǔn)確地用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)做事情是相當(dāng)困難的。所以人們?nèi)匀辉诮ㄔ祜L(fēng)洞。這實(shí)際上是在建模。這是一臺(tái)模擬計(jì)算機(jī)。

“我認(rèn)為我們?nèi)匀挥泻芏嗬碛山ㄔ爝@些類(lèi)似類(lèi)型的計(jì)算機(jī)，”Rao繼續(xù)說(shuō)道?！艾F(xiàn)在，我們實(shí)際上可以在硅中構(gòu)建電路來(lái)概括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為?！薄靶畔⑹橇硪环N野獸，”他說(shuō)?！澳憧梢杂脭?shù)字來(lái)構(gòu)建它，但它自然是建立在數(shù)字之上的嗎？我不知道。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是一臺(tái)隨機(jī)機(jī)器。那么為什么我們要使用高度精確和確定性的基底來(lái)處理自然界中實(shí)際上是隨機(jī)和分布的東西呢？我們相信我們可以在電路中找到正確的同構(gòu)，從而為智能服務(wù)?！?/p>

據(jù)Rao介紹，該公司給自己五年時(shí)間來(lái)制造一種新的模擬芯片。他說(shuō)，該公司將與臺(tái)積電合作，第一個(gè)原型“可能是人們有史以來(lái)建造的更大、最大的模擬芯片之一。”

采用這種非傳統(tǒng)方法制造新芯片肯定存在風(fēng)險(xiǎn)。但Rao感到放心的是，有一些非常聰明的工程師已經(jīng)將一系列算法映射到不同的物理基板上很長(zhǎng)一段時(shí)間了。

他在采訪中說(shuō)：“那些以不同方式理解基于能量的模型、流動(dòng)模型、梯度下降的人——這就是我們需要的?！薄拔覀冃枰軌蛩伎紭?gòu)建耦合系統(tǒng)的不同方法的理論家，我如何描述動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的豐富性并將其與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系起來(lái)。所以這有一個(gè)理論方面。然后是系統(tǒng)架構(gòu)級(jí)別的人……這就是理論所說(shuō)的。這就是我真正能構(gòu)建的。我如何彌合這一差距。然后是實(shí)際構(gòu)建這些東西的人，比如模擬電路和數(shù)字電路的人?！?/p>

非傳統(tǒng)人工智能公司并不是唯一一家制造模擬計(jì)算機(jī)芯片的公司。Mythic自2020年以來(lái)一直在開(kāi)發(fā)其模擬處理器，今天聲稱(chēng)其MM1076芯片的性能比傳統(tǒng)的CPU、GPU和TPU要好一個(gè)數(shù)量級(jí)。它被用于邊緣AI用例，如無(wú)人機(jī)、機(jī)器人和智慧城市部署。

10月，一組中國(guó)研究人員已經(jīng)構(gòu)建了一種模擬芯片，他們稱(chēng)該芯片的性能比英偉達(dá)GPU高出1000倍，同時(shí)能耗降低了100倍。北京大學(xué)的研究人員構(gòu)建了一個(gè)模擬矩陣計(jì)算（AMC）系統(tǒng)，該系統(tǒng)依賴(lài)于電阻隨機(jī)存取存儲(chǔ)器（RRAM）技術(shù)，能夠一步解決矩陣數(shù)學(xué)問(wèn)題，而不需要迭代。

研究人員在《自然》雜志上發(fā)表的一篇論文中寫(xiě)道：“具有電阻存儲(chǔ)器的AMC的原位計(jì)算特性也有助于克服馮·諾伊曼瓶頸，從而提高計(jì)算吞吐量和能源效率?！?/p>

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