このポッドキャストでの@extropicの熱力学の類推をとても楽しんで@beffjezosました 彼はマクスウェルの悪魔👹について言及しています。これはエネルギーを燃やして分子(熱いものも冷たいものも)を二つの部屋に厳密に秩序立てる存在です。 これでGPUとThermoの違いが実感できました AIでは、トランジスタを一つのパラメータを保持するために硬体状態に強制的に使い、デーモンの役割を果たします。それぞれは0から1の間の数字です。私たちはエントロピーと戦い、これらの特定の数値を維持するために膨大なエネルギーを消費しています これと膨大なGPU数が、データセンターを運営するために原子炉と膨大なエネルギーを必要とする理由です 数学的にはパラメータは固定されていますが、物理的にはその精度を維持することは熱との戦いを常に強いのです。デジタルチップは、データのランダム化を防ぐために、自然な熱ノイズよりも信号を増幅するために膨大なエネルギーを消費しなければなりません。これがGPUの電気料金が急騰する理由です 熱力学的計算は物理と戦うのをやめます。熱変動を誤差ではなく資源として扱い、自然に分布をサンプリングします。全然違うんだ。 質量エネルギーを使って厳密な数値を維持し、この混沌やランダム性に乗る代わりに、AIモデルを桁違い少ないエネルギーで動かすことができます これにより、今のAIの終わりなき電力・計算のトレインから脱却できます まだ調べ始めたばかりなので、何か間違っているかもしれません 添付の写真は、Geminiによるデジタルとサーマルの違いに関する非常に参考になる比較です