Принстонский стартап EnCharge AI под руководством профессора Навина Верма в 2025 году представил аналоговый ИИ-чип EN100 с конденсаторами, обеспечивающий до 200 трлн операций в секунду (Топс) при мощности не более 8,25 Вт. Устройство предназначено для установки в персональные компьютеры и рабочие станции, предлагая значительный прорыв в энергоэффективности и производительности.
- EN100 — аналоговый ИИ-ускоритель на основе кремниевых конденсаторов
- Производительность однопроцессорной платы M.2 — 200 Топс при 8,25 Вт
- Четырёхпроцессорная PCIe-плата достигает 1000 Топс для рабочих станций
- Использование конденсаторов снижает стохастичность и повышает стабильность весов нейросети
- EnCharge AI сотрудничает с OEM и интегрирует решения с Microsoft Copilot
Отличия конденсаторных ИИ-ускорителей от резистивных
В отличие от традиционных аналоговых ИИ, основанных на переменных сопротивлениях (RRAM, мемристоры, PCM), чипы EnCharge AI используют миниатюрные конденсаторы, формируемые фотолитографией на кремниевой подложке. Это позволяет добиться высокой точности и стабильности значений синаптических весов, поскольку ёмкость конденсатора зависит исключительно от физической структуры — площади обкладок и толщины диэлектрика.
Резистивные ИИ-вычислители подвержены высокой стохастике и случайным колебаниям проводимости, что затрудняет контроль над обучением нейросетей и приводит к накоплению ошибок. В то время как конденсаторы обеспечивают фиксированную ёмкость, что уменьшает влияние шума и повышает надёжность вычислений.
Технология и перспективы развития
EN100 реализован как гибрид цифро-аналоговой системы: на нижнем уровне расположены логические схемы, а в верхних слоях — пары медных пластин, образующих конденсаторы. Для корректировки весов используются ячейки памяти SRAM, которые хранят цифровые данные и управляют зарядом конденсаторов, обеспечивая точное суммирование сигналов без значительных искажений.
EnCharge AI уже завершила первый этап программы раннего доступа, получила обратную связь от партнёров и готовится к следующему этапу внедрения. Компания активно работает с производителями ПК и азработчиками ПО для интеграции новых ускорителей в современные ИИ-экосистемы, включая локальное исполнение Microsoft Copilot.
| Параметр | Однопроцессорная плата M.2 | Четырёхпроцессорная плата PCIe |
|---|---|---|
| Производительность (Топс) | 200 | 1000 |
| Потребляемая мощность (Вт) | 8,25 | не указано |
| Назначение | ПК, мобильные устройства | Рабочие станции, edge computing |
В целом, подход EnCharge AI демонстрирует перспективность использования ёмкостных элементов для аналоговых ИИ-вычислений, обходя ограничения резистивных технологий. Такие решения могут кардинально повысить энергоэффективность и масштабируемость ИИ-ускорителей, что особенно важно в условиях растущих требований к вычислительным мощностям и ограниченного финансирования индустрии.
Кроме того, развитие цифровых вычислений в памяти (DIMC) и гибридных архитектур позволяет сохранить преимущества полупроводниковой технологии и интегрировать новые методы в существующие производственные процессы. В долгосрочной перспективе конденсаторные ИИ-ускорители могут стать важной частью экосистемы энергоэффективных и высокопроизводительных решений для искусственного интеллекта.