3月20日消息，致力于开发和制造超导人工智能处理器的初创公司——Extropic最近完成了 1410 万美元的种子轮融资。Extropic声称，其将实现创建 AI 加速器的目标，“其速度比数字处理器（CPU/GPU/TPU/FPGA）快很多数量级，而且能效更高。”
Extropic 认为，当前可用的数字处理器不太适合人工智能加速。其在一篇论文当中介绍了一种新颖的概率计算范式，据说这种计算范式远离了日益复杂的原始数字计算机。Extropic正在通过将 基于能量的模型（EBM），直接实现为参数化随机模拟电路来提升效率，并释放生成式 AI 的全部潜力。在基于复杂景观采样的算法的运行时间和能源效率方面，Extropic 加速器将比数字计算机实现多个数量级的改进。
据介绍，Extropic 的首款处理器采用纳米铝制成，可在超导的低温下运行。其中一些神经元类似于现有的超导通量量子位，这些神经元提供了基本的构建块，组合起来形成更大的超导系统。在这样一个更大的系统中，许多线性和非线性神经元组合在一起，创建了一个从丰富且高维分布中采样的电路。
△Extropic 芯片的显微镜图像。插图显示了两个约瑟夫森结，它们是为处理器提供临界非线性的器件。
Extropic 的超导芯片完全是无源的，这意味着我们仅在测量或操纵其状态时消耗能量。这可能使这些神经元成为宇宙中最节能的神经元。这些系统将在规模上实现高度节能：Extropic 的目标是使用这些系统的小批量、高价值客户，例如政府、银行和私有云。
Extropic 还在制造可在室温下运行的半导体器件，以将其的业务范围扩展到更大的市场。这些器件将约瑟夫森结换成了晶体管。与超导设备相比，这样做会牺牲一些能源效率。作为交换，它允许人们使用标准制造流程和供应链来构建它们，从而实现大规模生产。由于它们在室温下运行，因此可以将它们封装到类似 GPU 的扩展卡外形中。这将使我们能够在每个家庭中放置一个 Extropic 加速器，使每个人都能参与热力学 AI 加速。
为了支持广泛的硬件底层，Extropic 还构建了一个软件层，可将 EBM 的抽象规范编译为相关的硬件控制语言。该编译层建立在因子图的理论框架之上。因子图指定了多大的分布分解为局部块。这使得 Extropic 加速器能够分解并运行太大而无法适应任何给定模拟核心的程序。
之前很多AI加速器公司都因为深度学习的内存限制而苦苦寻找优势；今天的算法花费大约 25% 的时间在内存中移动数据。因此，根据阿姆达尔定律，任何加速特定运算（例如矩阵乘法）的芯片都很难实现 4 倍以上的加速。由于 Extropic 芯片通过物理运行作为一个快速且节能的过程来原生地加速广泛的概率算法，这将解锁一个全新的人工智能加速机制，远远超出以前认为可以实现的水平。
据了解，Extropic 公司由其首席执行官 Guillaume Verdon 于 2022 年创立。在创立 Extropic 之前，Guillaume 是 Alphabet X 物理与人工智能团队的量子技术负责人。他开创了多种量子技术，在感知、通信和表示学习等领域具有广泛的应用。Guillaume 被认为是量子深度学习领域的先驱，在滑铁卢大学攻读博士学位期间创立了后来的 Google TensorFlow Quantum 项目，并最终加入了 Google Quantum AI。他拥有更广泛的理论物理和信息论背景，拥有周界研究所和量子计算研究所的硕士学位。
Extropic 首席技术官 Trevor McCourt 原本是一名机械工程师，他在滑铁卢大学加入 TensorFlow Quantum 项目创始团队时第一次见到了 Guillaume。他们两人密切合作，开创了从零到一的可微分量子编程软件。随后，Trevor 回到硬件工程领域，在 Google Quantum AI 开发尖端设备和控制技术。最终，特雷弗寻求在自组织物理系统中寻找意义，并在麻省理工学院攻读博士学位，研究噪声在计算和生命系统中的作用。
Christopher Chamberland，Extropic 首席架构师，被广泛认为是最杰出的量子计算机架构师之一。在领导了 AWS 和 IBM Quantum 定义核心量子架构和路线图之后，他决定离开量子计算领域，转而领导 Extropic 的架构工作。在加入 AWS 和 IBM 之前，Christopher 曾在 Microsoft Quantum 工作，并获得了滑铁卢大学量子计算研究所的博士学位。
Extropic 公司更广泛的团队由一组主要具有物理和人工智能背景的科学家和工程师组成，他们之前曾在 AWS、Meta、IBM、Nvidia、Xanadu 和许多世界顶级学术机构工作过。这个高度跨学科的团队在基于物理的人工智能领域拥有丰富的经验，具有独特的优势，能够开创 Extropic 追求的物理和人工智能统一方法。
：芯智讯-林子
结论：
综上所述， Extropic 最近完成的 1410 万美元的种子轮融资标志着其致力于开发和制造超导人工智能处理器的雄心壮志。他们的产品基于基于能量的模型，可以直接实现为参数化随机模拟电路，提高了系统的效率，并释放了生成式 AI 的全部潜力。此外，Extropic还在制造可在室温下运行的半导体器件，以便将业务扩展到更大的市场。
针对这样的发展趋势，建议政策制定者应重视量子计算领域的研发，鼓励更多的企业和个人投入其中，推动量子计算技术的发展。同时，也要加强基础科学研究，推动相关领域的交叉融合，解决当前面临的难题，例如量子计算的稳定性问题和能耗问题等。此外，应加大研发投入，优化算法设计，提高量子计算机的性能，使之真正实现人工智能的快速发展。
