Exa Laboratoriesは、学習可能な機能ユニット（LFU）を中心とした多様な計算アーキテクチャを開発しています。この構成変更可能なハードウェアは、あらゆる単一変数関数を正確に近似でき、多層パーセプトロンやKolmogorov-Arnoldネットワーク、トランスフォーマーの注意機構など、さまざまなAIモデルに柔軟に対応します。当社のチップは、メモリへのアクセスを最小限に抑え、非同期かつ並列的な処理を活用することで、NVIDIA H100などの高性能GPUと比べて最大27.6倍の省電力性能を実現しました。データセンターやエッジ環境において、高い性能と持続可能性を兼ね備えたAI計算を実現し、AIの電力消費に関する課題に取り組んでいます。

主な機能

多様な計算アーキテクチャ：ハードウェアの構成を動的に変更し、多種多様なAI構造に最適な性能と柔軟性を提供します。

学習可能な機能ユニット（LFU）：あらゆる単一変数関数を非同期で近似する中心的なユニット。処理遅延と電力消費を大幅に削減します。

高い省電力性能：400Wの電力消費で2.3 TFLOPS/Wを達成し、最高水準のGPUを上回る効率性を実現しています。

メモリ制約の解決：データの流れを単一読み込み・単一読み出しにすることでメモリへのアクセスを最小化し、処理速度の向上と省エネを両立させます。

複雑なAIモデルへの対応：LFUの構成により、多層パーセプトロン、Kolmogorov-Arnoldネットワーク、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できます。

ユースケース

データセンター向けAI高速化：大規模な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します。

エッジAIの展開：低消費電力でのAI処理をエッジデバイスで実現し、分散型AIアプリケーションの発展を促進します。

持続可能なAI基盤：AIの環境への影響を考慮し、電力使用量を大幅に削減するハードウェアソリューションを提供します。

先進的なAI研究：構成変更可能で柔軟なハードウェアにより、新しいAI構造やモデルの研究開発を支援します。