Databricks'in eski yapay zeka şefi Naveen Rao liderliğindeki Unconventional AI, geleneksel bilgisayar mimarisini temelden değiştirerek yapay zeka çıkarım süreçlerinde enerji kullanımını 1000 kat azaltmayı hedefliyor. Şirket, bu iddialı hedefi gerçekleştirmek için osilatör tabanlı yeni bir bilgisayar mimarisi üzerinde çalışıyor.

Yeni Mimari ve Un-0 Modeli

Şirket, yeni teknolojisinin geleneksel yapay zeka sistemlerini taklit edebildiğini kanıtlamak amacıyla Un-0 isimli ilk modelini tanıttı. Bir görüntü oluşturma aracı olan Un-0, mevcut gelişmiş difüzyon modelleriyle benzer performans sergiliyor. TechCrunch'a konuşan Rao, bu gelişmeyi yeni bir bilgisayar türünün 'merhaba dünya' aşaması olarak tanımladı.

Simülasyondan Fiziksel Çiplere Geçiş

Şu anki Un-0 modeli, osilatör çiplerinin bir yazılım simülasyonu üzerinde çalışıyor. Ancak Unconventional AI, yakın zamanda gerçek bir çip için şemaları yayınlamayı planlıyor. Şirketin nihai amacı, kendi çiplerinden oluşan yeni bir sistem kurarak, istemlerin girdiği ve sonuçların çıktığı tüm çıkarım yığınını sıfırdan inşa etmek.

Enerji Sınırı ve Ölçekleme Sorunu

50 kişiden az çalışanı bulunan şirket, yapay zeka ölçeklendirmesinin önündeki en büyük engelin enerji olduğunu savunuyor. Naveen Rao, önümüzdeki birkaç yıl içinde enerji arzının yapay zeka için temel bir limit haline geleceğini, bu nedenle geleneksel çiplerden tamamen farklı bir yapıya geçişin zorunlu olduğunu belirtiyor.

Ne anlama geliyor?

Modern veri işleme sistemleri, elektrik akımının açık veya kapalı olduğu durumlar üzerinden işlem yapar. Önerilen yeni yöntem ise salınım yapan dalgaları kullanarak veriyi yönetir. Bu mekanizma, işlem sırasında meydana gelen ısı kaybını ve enerji israfını minimize ederek aynı işlemin çok daha düşük güçle yapılmasını sağlar.

Özellikle büyük modellerin çıktı üretme aşaması, devasa miktarda elektrik tüketimi gerektirir. Bu durum, donanım maliyetlerini artırırken güç şebekeleri üzerinde baskı oluşturur. Salınım tabanlı mimari, işlem maliyetlerini düşürerek yüksek performanslı hesaplamaların daha sürdürülebilir hale gelmesini ve enerji altyapısına olan bağımlılığın azalmasını sağlar.