Новый нейроморфный чип работает без облака и тратит в 100 раз меньше энергии

Команда разработчиков из Технического университета Мюнхена уже получила первые опытные образцы, изготовленные производителем полупроводников Global Foundries. В отличие от обычных чипов, вычислительные и запоминающие блоки AI Pro скомпанованы вместе. В основе такой архитектуры лежит принцип «гиперпространственных вычислений»: он распознает сходства и закономерности, но не требует миллионов записей данных для обучения.

Другими словами, вместо того, чтобы рассматривать бесчисленные изображения автомобилей, как при методе глубокого обучения, AI Pro соединяет различные фрагменты информации, например, тот факт, что у автомобиля четыре колеса, что он ездит по дороге и может иметь разные формы. В этом он повторяет человеческий подход к обучению через умозаключения и сходства.

Важное преимущество такого нейроморфного мышления — оно экономит энергию. Для обучения задаче по выборке новый чип потреблял 24 микроджоуля, тогда как аналогичные чипы требовали в 10-100 раз больше энергии.

По https://www.tum.de/en/news-and-events/all-news/press-release... разработчиков, особенность этого чипа — «сочетание современной архитектуры процессора, специализации алгоритмов и инновационной обработки данных». Отличается он и от универсальных процессоров, например, продукции Nvidia. «В то время как Nvidia создала платформу, которая опирается на облачные данные и обещает решить любую проблему, мы разработали ИИ-чип, который предлагает персонализированные решения. Для него есть огромный рынок», - заявил профессор Хуссам Амрух, руководитель научной группы.

Стоимость чипа площадью 1 мм2 сейчас составляет 30 000 евро. В нем примерно 10 млн транзисторов, что не так уж много: для сравнения, в чипах Nvidia около 200 млрд транзисторов. Зато AI Pro выполняет обработку данных на месте, не отправляя их в облако. Это экономит время и вычислительную мощность сервера.

Кроме того, как уже было сказано, чипы можно настраивать под конкретные задачи. Например, на обработке сердечного пульса по данным с фитнес-трекера или навигационных данных дрона. Поскольку эти личные и иногда конфиденциальные данные не покидают устройства, проблем со стабильным подключением к интернету или кибербезопасностью не возникают. Разработчики убеждены: «Будущее принадлежит тем, кто владеет оборудованием».

Китай быстро догоняет США в сфере аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта, https://hightech.plus/2025/05/05/glava-nvidia-kitai-praktich... глава Nvidia Дженсен Хуан. Компания уже начала поставки собственной ИИ-системы CloudMatrix 384 на базе чипов Ascend 910с, которая по ряду характеристик превосходит Nvidia GB200 NVL72, хотя уступает в энергоэффективности.