Grafikprozessoren (GPUs), die Chips, auf denen die meisten KI-Modelle laufen, sind stromhungrige Tiere. Als Folge der beschleunigten Integration von GPUs in Rechenzentren wird KI bis 2030 zu einem Anstieg des Strombedarfs um 160 % führen, sagt Goldman Sachs Schätzungen.
Der Trend sei nicht nachhaltig, argumentiert Vishal Sarin, Designer von Analog- und Speicherschaltungen. Nachdem Sarin mehr als ein Jahrzehnt in der Chipindustrie tätig war, gründete er Sagence AI (früher bekannt als). Analoge Schlussfolgerung), um energieeffiziente Alternativen zu GPUs zu entwickeln.
„Anwendungen, die KI-Computing in der Praxis wirklich weit verbreiten könnten, sind eingeschränkt, weil die Geräte und Systeme, die die Daten verarbeiten, nicht die erforderliche Leistung erreichen können“, sagte Sarin. „Unsere Mission ist es, die Grenzen von Leistung und Wirtschaftlichkeit zu durchbrechen, und das auf umweltverträgliche Weise.“
Sagence entwickelt Chips und Systeme zur Ausführung von KI-Modellen sowie Software zur Programmierung dieser Chips. Während es keinen Mangel an Unternehmen gibt, die kundenspezifische KI-Hardware entwickeln, ist Sagence einzigartig, weil seine Chips analog und nicht digital sind.
Die meisten Chips, einschließlich GPUs, speichern Informationen digital als binäre Folgen von Einsen und Nullen. Im Gegensatz dazu können analoge Chips Daten mithilfe einer Reihe unterschiedlicher Werte darstellen.
Analoge Chips sind kein neues Konzept. Ihre Blütezeit erlebten sie zwischen 1935 und 1980, als sie unter anderem das nordamerikanische Stromnetz mitgestalteten. Doch die Nachteile digitaler Chips machen analoge Chips wieder attraktiv.
Einerseits digitale Chips erfordern Hunderte von Komponenten, um bestimmte Berechnungen durchzuführen, die analoge Chips mit nur wenigen Modulen durchführen können. Digitale Chips transportieren zudem häufig Daten vom Speicher zu Prozessoren, was zu Engpässen führt.
„Alle großen Anbieter von Legacy-KI-Silizium nutzen diesen alten Architekturansatz und er blockiert den Fortschritt der KI-Einführung“, sagte Sarin.
Analoge Chips wie die von Sagence, bei denen es sich um „In-Memory“-Chips handelt, übertragen keine Daten vom Speicher an Prozessoren, wodurch diese möglicherweise Aufgaben schneller erledigen können. Und dank ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Werten zum Speichern von Daten zu verwenden, können analoge Chips eine höhere Datendichte aufweisen als ihre digitalen Gegenstücke.
Die analoge Technologie hat jedoch ihre Nachteile. Beispielsweise kann es schwieriger sein, mit analogen Chips eine hohe Genauigkeit zu erreichen, da sie eine präzisere Fertigung erfordern. Sie sind tendenziell auch schwieriger zu programmieren.
Aber Sarin sieht die Chips von Sagence als Ergänzung – und nicht als Ersatz – digitaler Chips, um beispielsweise spezielle Anwendungen auf Servern und Mobilgeräten zu beschleunigen.
„Sagence-Produkte sind darauf ausgelegt, die mit GPU-Hardware verbundenen Leistungs-, Kosten- und Latenzprobleme zu beseitigen und gleichzeitig eine hohe Leistung für KI-Anwendungen zu liefern“, sagte er.
Sagence, das plant, seine Chips im Jahr 2025 auf den Markt zu bringen, arbeitet mit „mehreren“ Kunden zusammen, um mit anderen Unternehmen für analoge KI-Chips zu konkurrieren, z EnCharge Und MythischSagte Sarin. „Wir verpacken derzeit unsere Kerntechnologie in Produkte auf Systemebene und stellen sicher, dass wir uns an bestehende Infrastruktur- und Bereitstellungsszenarien anpassen“, fügte er hinzu.
Sagence hat sich Investitionen von Geldgebern wie Vinod Khosla, TDK Ventures, Cambium Capital, Blue Ivy Ventures, Aramco Ventures und New Science Ventures gesichert und in den sechs Jahren seit seiner Gründung insgesamt 58 Millionen US-Dollar eingesammelt.
Nun plant das Startup erneut Kapital aufzunehmen, um sein 75-köpfiges Team zu erweitern.
„Unsere Kostenstruktur ist günstig, weil wir keine Leistungsziele verfolgen, indem wir für unsere Chips auf die neuesten (Herstellungsprozesse) umsteigen“, sagte Sarin. „Das ist ein großer Faktor für uns.“
Der Zeitpunkt könnte sich zu Gunsten von Sagence auswirken. Setzen Basis-CrunchDie Finanzierung von Halbleiter-Startups scheint sich nach einem glanzlosen Jahr 2023 zu erholen. Von Januar bis Juli haben mit Risikokapital finanzierte Chip-Startups fast 5,3 Milliarden US-Dollar eingesammelt – eine Zahl, die weit über dem Vorjahr liegt, als diese Unternehmen insgesamt weniger als 8,8 Milliarden US-Dollar einsammelten.
Vor diesem Hintergrund ist die Chipherstellung ein teures Unterfangen, das durch die von der neuen Trump-Regierung versprochenen internationalen Sanktionen und Zölle noch schwieriger wird. Ein weiterer schwieriger Aufstieg ist die Gewinnung von Kunden, die in Ökosystemen wie dem von Nvidia „gefangen“ sind. Letztes Jahr, Chiphersteller AI GrafikDas Unternehmen, das fast 700 Millionen US-Dollar einsammelte und einst einen Wert von etwa 3 Milliarden US-Dollar hatte, meldete Insolvenz an, nachdem es darum gekämpft hatte, auf dem Markt Fuß zu fassen.
Um eine Chance auf Erfolg zu haben, muss Sagence nachweisen, dass seine Chips tatsächlich deutlich weniger Strom verbrauchen und eine höhere Effizienz bieten als Alternativen – und genügend Risikokapital aufbringen, um in großem Maßstab produzieren zu können.
