前 Databricks AI 负责人称新型架构可将 AI 能耗降低 1000 倍
一家初创公司用振荡器芯片替代传统 GPU，试图将 AI 推理能耗降千倍，已用模拟器验证图像生成可行性。
由前 Databricks AI 负责人 Naveen Rao 领导的 Unconventional AI 发布首个图像生成模型 Un-0，基于振荡器的新型计算机架构，软件模拟性能媲美扩散模型。该公司宣称该架构最终能将推理能耗降低多达 1000 倍，并计划明年发布实际芯片。
正文摘录
Databricks 前 AI 负责人宣称可将 AI 能耗降低 1000 倍 来源：TechCrunch 对 AI 领域下一个重大突破的追求催生了不少雄心勃勃的项目 —— 但有一家公司将其视作从头重建计算架构的机会。 由前 Databricks AI 负责人 Naveen Rao 领导的 [Unconventional AI](https://unconv.ai/) 承诺将大幅提升推理处理的能效。其秘密武器：一种基于振荡器的新型计算机架构。 周四，该公司发布了其首个 AI 模型 —— 名为 Un-0 —— 一个图像生成系统工具，首次展示了该公司的技术如何复制传统 AI 系统。在同步发布的一篇新论文中，该公司的研究团队详细介绍了他们如何利用新架构的软件模拟构建了一个功能完整的图像生成模型 —— 其性能与最先进的扩散模型不相上下。 “这是新型计算机的‘hello world’，”Rao 告诉 TechCrunch。“在接下来的一年里，你会开始看到一些相当有趣的相关消息。” 新模型 Un-0 的输出与 Stable Diffusion 或 OpenAI 的 GPT Image 1 等图像生成模型类似。令人印象深刻的是其达到该性能的方式。该模型构建在基于振荡器的架构上，与驱动传统计算和传统 LLM 的芯片完全不同。基于振荡器的计算优势很复杂，但 Rao 相信它最终能将能耗降低多达 1000 倍。 实现这一目标所需的大部分基础设施仍在建设中。当前版本的 Un-0 运行在 Unconventional 的振荡器芯片的软件模拟上，但该公司计划很快发布实际芯片的原理图。在此基础上，计划是从头构建完整的推理栈，Unconventional AI 最终将像其他供应商一样提供计算能力。 “我们将构建一种由我们的芯片组成的新型系统，”Rao 说。