Chip tính toán nhiệt động học đầu tiên trên thế giới đạt cột mốc tape-out — ASIC dựa trên vật lý của Normal Computing mở hướng mới cho huấn luyện AI
Normal Computing vừa công bố đã tape-out thành công con chip tính toán nhiệt động học (thermodynamic computing chip) đầu tiên trên thế giới, có tên CN101. Được thiết kế cho các trung tâm dữ liệu AI và HPC, con chip ASIC này khác biệt so với phương pháp tính toán silicon truyền thống, tận dụng các nguyên lý nhiệt động học (cùng nhiều nguyên lý vật lý khác) để đạt hiệu suất tính toán mà chip thông thường khó sánh kịp.
Chip nhiệt động học khác hoàn toàn với điện toán truyền thống — có nhiều điểm tương đồng hơn với điện toán lượng tử và xác suất. Nếu như “nhiễu” là kẻ thù của mạch điện tử tiêu chuẩn, thì chip nhiệt động học và chip xác suất lại khai thác chính yếu tố nhiễu để giải quyết bài toán.
“Chúng tôi tập trung vào các thuật toán có khả năng tận dụng nhiễu, tính ngẫu nhiên và phi tất định,” Zachary Belateche, trưởng nhóm kỹ thuật silicon tại Normal Computing, chia sẻ với IEEE Spectrum. “Không gian thuật toán này cực kỳ rộng, từ tính toán khoa học đến AI và đại số tuyến tính.”
:quality(75)/Chip_AI_e40a91ba1f.jpg)
Theo IEEE Spectrum, các thành phần của chip nhiệt động học bắt đầu ở trạng thái bán ngẫu nhiên. Khi một chương trình được nạp vào, các thành phần này sẽ đạt trạng thái cân bằng, và chính trạng thái cân bằng đó sẽ được đọc ra như lời giải. Kiểu tính toán này chỉ phù hợp với các ứng dụng cho ra kết quả phi tất định; nó sẽ không được dùng để lướt web, nhưng lại rất phù hợp cho các tác vụ AI như tạo ảnh bằng AI hay huấn luyện mô hình.
CN101 được thiết kế tối ưu cho việc giải các phép toán đại số tuyến tính, ma trận và áp dụng hệ thống lấy mẫu đặc thù của Normal để giải các bài toán xác suất khác. Những tác vụ này vốn là nhu cầu trọng tâm trong huấn luyện AI ở trung tâm dữ liệu, với hiệu suất năng lượng cao hơn tới 1000 lần so với cách xử lý truyền thống.
Tầm nhìn của Normal là hướng tới một thế giới mà máy chủ huấn luyện AI sở hữu đầy đủ thành phần cho mọi kiểu bài toán: CPU, GPU, ASIC nhiệt động học, thậm chí cả chip xác suất và lượng tử — đảm bảo mỗi bài toán được giải bằng công cụ tối ưu nhất. Lộ trình CN-series sẽ có thêm các phiên bản ra mắt năm 2026 và 2028, mở rộng khả năng xử lý các mô hình khuếch tán hình ảnh và video phức tạp hơn.
Khi điện toán silicon tiến gần tới giới hạn thu nhỏ vật lý, trong khi nhu cầu tính toán AI tăng chóng mặt, hàng loạt công nghệ tính toán thay thế đang nổi lên. Silicon quang học hiện là xu hướng nóng, trong khi chip phi tất định như lượng tử vẫn còn xa thực tế. Tuy nhiên, không loại trừ khả năng chip nhiệt động học của Normal sẽ trở thành một phần quan trọng trong làn sóng đột phá công nghệ chip mới.
