Normal Computing社は、世界初の熱力学計算チップ「CN101」のテープアウトに成功したと発表しました。AI/HPCデータセンター向けに設計されたこのASICは、熱力学（およびその他の物理原理）を用いた従来のシリコン計算手法から一歩踏み出し、従来のチップでは実現できない計算効率を実現します。
熱力学チップは従来のコンピューティングとは全く異なる世界であり、実際には量子コンピューティングや確率コンピューティングの領域に近いと言えます。標準的な電子機器ではノイズが敵ですが、熱力学チップや確率チップでは、ノイズを積極的に活用して問題を解決します。
「私たちは、ノイズ、確率性、そして非決定性を活用できるアルゴリズムに焦点を当てています」と、Normal ComputingのシリコンエンジニアリングリーダーであるZachary Belateche氏は、IEEE Spectrumとの最近のインタビューで述べています。「そのアルゴリズム領域は広大で、科学計算からAI、線形代数まで、あらゆる分野に及ぶことが分かっています。」
IEEE Spectrumの説明によると、熱力学チップの構成要素は半ランダムな状態から始まります。構成要素にプログラムを入力し、これらの構成要素間で平衡状態に達すると、その平衡状態が解として読み出されます。この計算スタイルは、非決定論的な結果を伴うアプリケーションでのみ機能します。熱力学チップはWebブラウザへのアクセスには使用されませんが、AI画像生成やその他の学習タスクなど、様々なAIタスクはこのハードウェア上で動作します。
Normal社が新たにテープアウトしたチップCN101は、線形代数と行列演算を効率的に解くこと、そしてNormal社独自のサンプリングシステムを用いてその他の確率計算を解くことに特化しています。これらのタスクは、現代のデータセンターにおけるAIトレーニングのニーズに特化しており、これらのワークロードにおいて最大1000倍のエネルギー消費効率を実現します。
Normal社が熱力学コンピューティングとCN101のような物理ベースASICで目指すのは、AIトレーニングサーバーにあらゆる問題に対する最も効率的なソリューションに必要なすべての部品（CPU、GPU、熱力学ASIC、さらには確率的および量子チップ）が搭載され、あらゆる問題に最も近い解が見つかる世界です。Normal社のCNラインのロードマップには、より深く、より頻繁に使用される写真と動画の拡散モデルへの拡張を目的とした、2026年と2028年のリリースが含まれています。
シリコンコンピューティングが必然的に最小サイズへと進化を続ける中、そして世界中のAIデータセンターのニーズがますます高まる中、需要に応えるべく、様々な代替コンピューティング技術が登場しています。シリコンフォトニクスは現在、この分野で最も注目されている技術開発の一つですが、量子チップのような非決定論的チップは未だに空想の域を出ません。Normal社の熱力学チップは、いつの日か、画期的な新チップ技術の波の主役となるかもしれません。
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サニー・グリムはTom's Hardwareの寄稿ライターです。2017年からコンピューターの組み立てと分解に携わり、Tom'sの常駐若手ライターとして活躍しています。APUからRGBまで、サニーは最新のテクノロジーニュースを網羅しています。
