ووفقا لبنك جولدمان ساكس، فإن وحدات معالجة الرسومات اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي تستهلك كميات هائلة من الطاقة، وهو ما من شأنه أن يزيد الطلب على الكهرباء بنسبة 160% بحلول عام 2030.قام Vishal Sarin، مصمم الدوائر التناظرية والذاكرة، بتأسيس Sagence AI لإنشاء بدائل أكثر كفاءة لهذه المشكلة، وفقًا لما أوردته TechCrunch.
وتقوم الشركة الناشئة بتطوير شرائح تناظرية يمكنها، على عكس الرقائق الرقمية، تمثيل البيانات عبر مجموعة من القيم ولا تتطلب نقل البيانات بين الذاكرة والمعالجات، مما يقلل من استهلاك الطاقة ويحسن السرعة.
على الرغم من أن الرقائق التناظرية كانت شائعة في الفترة من 1935 إلى 1980، إلا أنه يتم إعادة النظر في كفاءتها في استخدام الطاقة بسبب القيود المفروضة على الرقائق الرقمية، مثل الحاجة إلى مكونات متعددة وقيود الذاكرة.
أكثر
حروب الرقائق: اليابان تخطط لتغيير الاتجاه Shutterstock/Riopatuka الفرق بين رقائق Sagence يمكن لرقائق Sagence، التي تسمى "الرقائق الموجودة في الذاكرة"، إجراء عمليات حسابية باستخدام وحدات أقل وكثافة أكبر للبيانات، مما يوفر أداءً فائقًا وزمن وصول أقل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. على الرغم من مميزاتها، إلا أن الرقائق التناظرية أكثر صعوبة في التصنيع والبرمجة بدقة عالية. يعتقد سارين أن رقائق Sagence ستكمل الرقائق الرقمية وتسرع تطبيقات محددة في الخوادم والأجهزة المحمولة. وقد استثمرت الشركة، التي تخطط لإطلاق رقائقها في عام 2025، بالفعل 58 مليون دولار أمريكي وتستعد لتوسيع فريقها. ومع ظهور الشركات الناشئة في مجال أشباه الموصلات والطلب المتزايد على حلول الذكاء الاصطناعي، يمكن لشركة Sagence تحقيق الربح طالما تمكنت من إثبات تفوق رقائقها من حيث استهلاك الطاقة والكفاءة.
سيتم إطلاق رقائق Sagence في عام 2025 - الصورة: 3dartists / Shutterstock.com