紹介
Exa Laboratoriesは、Learnable Function Unit（LFU）を中核としたポリモーフィック・コンピューティング・アーキテクチャを開発しています。この再構成可能なハードウェアは、任意の一変数関数を高精度で近似でき、MLPやKolmogorov-Arnold Networks、トランスフォーマーのアテンション機構など、多様なAIモデルに動的に対応します。当社のチップは、メモリアクセスの最小化と非同期・並列処理を活用し、NVIDIA H100などの先進GPUと比較して最大27.6倍のエネルギー効率を達成。データセンターやエッジ環境において、高性能かつ持続可能なAI計算を実現し、AIの電力消費課題に取り組みます。
主な機能
ポリモーフィック・コンピューティング・アーキテクチャ：ハードウェアを動的に再構成し、様々なAIアーキテクチャに最適なパフォーマンスと柔軟性を提供。
Learnable Function Unit (LFU)：あらゆる一変数関数を非同期で近似するコアユニット。レイテンシと電力消費を大幅に低減。
高エネルギー効率：400Wの消費電力で2.3 TFLOPS/Wを実現し、トップクラスGPUを凌駕する効率性を実現。
メモリボトルネックの解消：シングルロード・シングルリードのデータフローでメモリアクセスを最小化し、スループット向上と省エネを両立。
複雑なAIモデルへの対応：LFUの構成により、MLP、Kolmogorov-Arnold Networks、トランスフォーマーなど、先進的なAIモデルを効率的に実行可能。
ユースケース
データセンターAIアクセラレーション：大規模AIモデルの導入を、電力消費を大幅に抑えながら高い計算効率で支援。
エッジAI展開：省電力なAI処理をエッジデバイスで実現し、分散型AIアプリケーションを推進。
持続可能なAIインフラ：AIの環境負荷に配慮し、電力使用量を劇的に削減するハードウェアソリューションを提供。
先端AI研究：再構成可能で柔軟なハードウェアにより、新たなAIアーキテクチャやモデルの研究開発をサポート。
