Американский стартап Normal Computing, основанный бывшими специалистами Google в области квантовых вычислений и искусственного интеллекта, анонсировал CN101 — первый в мире термодинамический вычислительный чип. По заявлению компании, новый процессор способен выполнять векторные и матричные операции в 1000 раз эффективнее традиционных чипов, используя законы физики вместо энергозатратных вычислений.

Как работает термодинамический процессор

В основе CN101 — массив одинаковых колебательных контуров с конденсаторами, где весовые коэффициенты задаются зарядом этих конденсаторов. Для вычисления система просто остывает — процесс можно ускорить, например, погрузив чип в воду. После достижения термодинамического равновесия происходит считывание зарядов, что даёт готовый результат без прямого расхода энергии на выполнение операций.

Метод уже доказал свою эффективность при решении задач линейной алгебры и матричных операций, которые лежат в основе инженерных расчётов, научных исследований и оптимизационных алгоритмов.

Преимущества и задачи CN101

Чип CN101 оптимизирован для:

• вычислений методом решёточного случайного блуждания (LRW);

• вероятностных вычислений для научного моделирования;

• ускорения методов байесовского вывода;

• высокоэффективной обработки больших объёмов данных ИИ при минимальных энергозатратах.

Разработчики считают, что термодинамическая архитектура позволит значительно увеличить производительность искусственного интеллекта на ватт, стойку и доллар, что особенно важно в условиях растущих энергозатрат отрасли.

Будущее термодинамических вычислений

CN101 — первый шаг в стратегии Normal Computing по созданию масштабируемых решений для ИИ. Уже в 2026 году планируется выпуск CN201 с поддержкой диффузионных моделей высокого разрешения, а к 2027–2028 годам — CN301, оптимизированного под видеодиффузию и задачи большого масштаба.

Генеральный директор компании Фарис Сбахи отметил, что современные архитектуры ИИ приближаются к пределу возможностей при текущем уровне энергопотребления. Термодинамические вычисления могут задать новые законы масштабирования и продлить рост мощности ИИ на десятилетия вперёд.

По словам главного научного сотрудника Патрика Коулза, в 2025 году CN101 продемонстрирует ключевые приложения, в 2026 — обеспечит максимальную производительность в задачах среднего масштаба на GenAI, а в 2027–2028 — кратно повысит эффективность при обработке больших моделей на CN301.

Руководитель отдела разработки кремниевых технологий Зак Белатеш подчеркнул, что CN101 — это первая кремниевая реализация термодинамической архитектуры, использующей шум, метастабильность и случайность для выполнения задач выборки. Полученные результаты станут фундаментом для масштабирования технологий и поддержки современных диффузионных моделей.