Extropic 正在构建热力学计算硬件。

Extropic 正在构建热力学计算硬件。
Extropic is building thermodynamic computing hardware

Extropic 正在开发革命性的热力学计算硬件，旨在比传统 GPU 更加节能，尤其是在 AI 工作负载方面。他们的核心创新——热力学采样单元 (TSU) 本质上是概率性的，与概率 AI 算法完美契合。为了方便开发，Extropic 提供 XTR-0 平台，用于低延迟的芯片到处理器的通信，以及 THRML，一个用于算法创建和 TSU 模拟的开源 Python 库。 Extropic 通过多次媒体露面（Wired、TED AI、Lex Fridman & Garry Tan 的播客）和详细介绍其技术的出版物而备受关注。他们正在积极扩大团队，寻找工程师和科学家来推进这种新的计算范式。最终，Extropic 旨在以其节能的 AI 处理方法颠覆当前的数据中心格局。

## 外向型：一种新的计算方法？ Extropic 正在开发新型热力学计算硬件，旨在提高特定人工智能任务的效率——特别是扩散模型中的去噪步骤。他们正在构建能够生成可控随机性的硬件，超越简单的随机数生成（RNG），提供复杂的概率分布。尽管有些人持怀疑态度，并引用了类似概念过去的失败案例（例如早期硬件 RNG 的尝试），但另一些人则看到了潜力。核心思想是在标准 CMOS 工艺中实现的模拟计算，可能提供四倍数量级的加速。然而，人们仍然担心这是否是一个可行的创业项目，而不仅仅是大学研究项目。该公司最近发布了一个原型平台“XTR-0”，引发了对其合法性和实际效用的争论。有些人认为这是一个骗局或过度炒作，而另一些人则持谨慎乐观态度。网站本身虽然视觉效果令人印象深刻，但让一些人担心它将美学放在了实质之上。最终，Extropic 的成功取决于展示相对于现有技术的切实好处，以及有效地扩展其硬件。

Computing

Extropic is building thermodynamic computing hardware that is radically more energy efficient than GPUs.

Announcement

Thermodynamic Computing: From Zero to One

Probabilistic software, meet probabilistic hardware.

Our thermodynamic sampling units (TSUs) are inherently probabilistic, the perfect fit for probabilistic AI workloads.

Hardware

prototype platform

XTR-0

XTR-0 enables the development of ultra-efficient AI algorithms by providing low-latency communication between Extropic chips and a traditional processor.

Inside XTR-0