fr.wedoany.com Rapport : Naveen Rao, ancien responsable de l'IA chez Databricks, a fondé la société Unconventional AI, qui a récemment dévoilé un modèle de génération d'images basé sur une nouvelle architecture informatique à oscillateurs, affirmant que cette technologie peut réduire la consommation d'énergie d'inférence jusqu'à 1 000 fois.
Le modèle, nommé Un-0, est un outil de génération d'images qui démontre pour la première fois les capacités opérationnelles de cette technologie. Dans un article récemment publié, l'équipe de recherche détaille la construction d'un modèle de génération d'images fonctionnel via une simulation logicielle de la nouvelle architecture, dont les performances sont comparables aux modèles de diffusion les plus avancés actuels.
« C'est le "Hello World" d'un nouveau type d'ordinateur », a déclaré Rao à TechCrunch. « Dans l'année à venir, vous commencerez à voir des nouvelles très intéressantes. » Les résultats de Un-0 sont similaires à ceux de modèles de génération d'images comme Stable Diffusion ou GPT Image 1 d'OpenAI, mais la percée clé réside dans sa méthode de mise en œuvre. Ce modèle repose sur une architecture à oscillateurs, totalement différente de l'informatique traditionnelle et des puces dominantes pour grands modèles de langage. Les avantages du calcul par oscillateurs sont complexes, mais selon Rao, cette technologie pourrait réduire la consommation d'énergie jusqu'à 1 000 fois.
Actuellement, la majeure partie de l'infrastructure nécessaire pour atteindre cet objectif est encore en construction. La version actuelle de Un-0 fonctionne sur une simulation logicielle de la puce à oscillateurs d'Unconventional, mais l'entreprise prévoit de publier prochainement les schémas de circuit de la puce réelle. La prochaine étape consistera à construire une pile d'inférence complète à partir de zéro, pour finalement fournir une puissance de calcul comme d'autres fournisseurs.
« Nous allons construire un nouveau type de système composé de nos puces », a déclaré Rao. « Nous y ferons fonctionner des modèles d'IA, nous les connecterons à un câble réseau, les utilisateurs enverront des invites, le système produira des résultats d'inférence, mais avec une consommation d'énergie mille fois inférieure. » Bien que l'entreprise compte moins de 50 employés, cet objectif semble très ambitieux, mais compte tenu de l'ampleur du développement de l'intelligence artificielle et des coûts prévus pour répondre à la demande croissante d'inférence, cela pourrait être l'une des rares solutions capables de résoudre le problème d'échelle. Selon Rao, l'approvisionnement en électricité deviendra l'une des contraintes majeures du développement de l'IA dans les années à venir, et Unconventional fait partie des rares projets capables de relever ce défi.
« En raison des problèmes énergétiques, l'expansion de l'IA est difficile. Ce sera la contrainte fondamentale des prochaines années. Vous ne pouvez pas la contourner. En fin de compte, ce sera un problème limité par l'énergie », a-t-il déclaré.
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