芯东西(公众号:aichip001)
编译 | zer0
编辑 | 漠影
ai芯片又添新玩家了!
芯东西6月24日消息,6月23日,美国ai芯片创企snowcap compute首次公开,宣布获得2300万美元(约合人民币1.65亿元)种子轮融资,由playground global领投,并宣布前英特尔ceo帕特·基辛格(pat gelsinger)加入其董事会。
snowcap计划利用超导体研发一种可商用的新型ai计算芯片,旨在打造未来能够超越当今最先进ai系统的计算机,同时仅消耗极少的电量。
据外媒报道,snowcap计划在2026年底前推出其首款基础芯片,但完整的系统要到更晚才会推出。
根据新闻稿,snowcap是一家建立第一个商业上可行的超导计算平台的初创公司,其芯片架构专为极致性能与能效而设计,可实现针对ai、量子和高性能计算进行优化的新型数据中心,提供支持高级ai推理及训练、高性能计算、量子经典混合工作负载所需的性能和效率。
该公司的创立,标志着超导技术首次在商业上与cmos竞争。
一、前英特尔、谷歌、特斯拉、英伟达高管加盟
snowcap ceo michael lafferty曾在美国eda巨头cadence担任超越摩尔工程团队主管,负责开创性的超导与量子技术。其创始团队还包括首席科学家anna herr、cto quentin herr,他们是实用超导计算机领域的前沿研究人员。
▲(从左到右)quentin herr、anna herr、michael lafferty合影
多位硅谷资深科技人士已加入这家创企。前英伟达gpu工程高级副总裁布莱恩·凯莱赫(brian kelleher)、前谷歌芯片工程副总裁菲尔·卡马克(phil carmack)、前特斯拉全球供应管理和供应商工业化工程副总裁利亚姆·奥康纳(liam o’conner)等都是snowcap的顾问。
前英特尔ceo帕特·基辛格、前英伟达商务拓展副总裁里克·海曼(rick hyman)均加入其董事会。
lafferty透露,showcap在大幅提升性能的同时,也在降低功耗。即使考虑到冷却所消耗的能量,其芯片的每瓦性能也将是当今最好芯片的约25倍。
“超导逻辑让我们超越了现有cmos技术的限制,在处理速度和效率上实现了数量级的提升。”lafferty说,“这种性能对ai和量子计算的未来至关重要。”
基辛格在领英网发文称:“很高兴分享snowcap compute inc.的成立,这是一家建立第一个商业上可行的超导计算平台的公司,得到了playground global领投的2300万美元种子轮的支持。这是我作为playground普通合伙人的第一笔公共投资,我非常高兴能支持一个重新定义计算性能前沿的团队——经典、ai和量子——计算的三合一都将从超导和snowcap中受益。”
二、用约瑟夫森结取代晶体管,能效远低于传统芯片
据基辛格分享,科学家和工程师们几十年来一直在研究超导,但直到现在物理学才成熟,制造才变得可行,最近的进展使商业化成为可能。
“snowcap正在为后cmos时代奠定基础,在后cmos时代,ai、高性能计算和量子经典混合工作负载的性能和功率效率将需要大幅提升。其平台架构在处理速度和效率方面提供了数量级的提升,这是数十年的研发和业内一些最有经验的人才所实现的。”基辛格写道,“这是最好的深度技术,能够解决瓶颈,打开新的能源前沿,并进一步推动硅的可能边界。”
snowcap官网显示,超导计算将硅芯片材料低温冷却至超导状态,导线的电阻为零,栅极的开关能耗大大减少。
量子计算机和snowcap平台都采用了超导制造和冷却技术。不同之处在于,snowcap正在构建一个适用于标准数字芯片设计的平台,例如传统的cpu、gpu或ai推理芯片。
官网显示,showcap的ai芯片用约瑟夫森结(josephson junction)取代了晶体管,其开关门能耗比当今的晶体管低5个数量级。
约瑟夫森结又称为超导隧道结,是一种微小的量子器件,其中超导电子可以通过隧穿效应从一边穿过半导体或绝缘体薄膜到达另一边。当使用标准的低温系统冷却到4.5开尔文时,这些电路可在皮秒内切换,每次操作消耗的能量少得惊人——只有cmos的10万分之一。
同时,showcap的芯片使用现有的300mm(12英寸)半导体工艺即可制造,无需特殊制造工艺。
结语:克服多重关键工程挑战,用超导技术缓解ai计算能耗痛点
据外媒报道,科学家们至少从20世纪90年代就开始理论化利用超导体制造计算机芯片,但他们面临着一个重大挑战:芯片需要在低温冷却器中保持极低温度,而低温冷却器本身会消耗大量电力。
几十年来,超导芯片一直未得到发展,直到ai聊天机器人引发了对计算能力的巨大需求,而与此同时,传统芯片性能濒临极限,庞大的算力消耗给电力基础设施带来负担。
snowcap的创新方法旨在使用超导材料来实现以更高能效提供计算能力,从而降低下一代计算系统的能源消耗负担。该创企还解决了过去阻碍超导技术实现广泛商业化的关键工程挑战,包括可扩展性、晶圆厂兼容性、eda挑战、系统架构等问题。
这为格局逐渐稳定的ai芯片产业,又注入了新鲜的血液。